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http://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/4525| Titel: | Desenvolvimento de um software para automatizar o sistema de frequencia de alunos por meio de ˆ reconhecimento facial |
| Sonstige Titel: | Development of a software to automate the student attendance system by means of ˆ facial recognition |
| Autor(en): | Sales, Eduardo Arce de |
| metadata.dc.contributor.advisor1: | Cardoso, Fábio de Sousa |
| Stichwörter: | Automatizar Frequências de Alunos;Desenvolvimento de Software Backend;Reconhecimento Facial;Automate Student Attendance;Backend Software Development;Face Recognition |
| Erscheinungsdatum: | 21-Okt-2022 |
| Herausgeber: | Universidade do Estado do Amazonas |
| metadata.dc.description.resumo: | Neste projeto, foi desenvolvido um sistema para automatizar a frequência de alunos por meio do reconhecimento facial, que tem como objetivo a redução do tempo que o professor gasta em sala de aula para fazer a chamada dos alunos. Este trabalho apresenta primeiramente a implementação da modelagem do banco de dados, que serve como base para o desenvolvimento da API do sistema, assim, são iniciados a implementação das regras de negócio do projeto, tratamento de exceções e as demais funcionalidades planejadas, sendo o backend da aplicação desenvolvido na linguagem de programação Python. Em seguida, o projeto do reconhecimento facial ´e iniciado, e de inicio, houve a organização dos diretórios, na sequencia, realizar o treino e identificação das imagens dos usuários. O treino deste projeto foi realizado com a imagem de 50 usuários e houve uma taxa de acertividade de 86%. |
| Zusammenfassung: | In this project, a system was developed to automate student attendance through facial recognition, which aims to reduce the time that the teacher spends in the classroom to call students. This work first presents the implementation of the database modeling, which serves as a basis for the development of the system’s API, thus, the implementation of the project’s business rules, exception handling and other planned functionalities are initiated, being the backend of the application developed in the Python programming language. Then, the facial recognition project is started, and in the beginning, there was the organization of directories, then carrying out the training and identification of users’ images. The training of this project was carried out with the image of 50 users and there was an accuracy rate of 86%. |
| URI: | http://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/4525 |
| Enthalten in den Sammlungen: | EST - Trabalho de Conclusão de Curso Graduação |
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