Automatic Attendance Monitoring System

The attendance is taken in every organization. Traditional approach for attendance is, professor calls student name & record attendance. For each lecture this is wastage of time. To avoid these losses, we are about to use automatic process which is based on image processing. In this project approach, we are using face detection & face recognition system. The first phase is pre-processing where the face detection is processed through the step image processing. It includes the face detection and face recognition process. Second phase is feature extraction. Step by step execution of these techniques (Image Processing) helps to achieve the final output. The working of this project is to detect and recognize the face and mark the attendance for the corresponding face in the database. Input of this project is face detection and recognition and output is to mark the attendance. Our project is being presented as a solution for the Automatic Attendance Marking System. It is designed to be reliable and low power. The Automatic face detection and recognition proposed to attendance marking in database acts as the solution for the automatic attendance marking system.

SURVEILLANCE CAMERA UNTUK ABSENSI WAJAH DENGAN BERBASIS TELEGRAM BOT

Abstrak. Penerapan teknologi informasi telah meluas ke berbagai bidang termasuk pendidikan. Di bidang pendidikan, ada banyak penelitian tentang Implementasi teknologi informasi, mulai dari teknologi itu sendiri hingga dampak pengguna dan masyarakat. Sistem kehadiran biometrik adalah salah satu implementasi teknologi yang telah diterapkan di beberapa lembaga pemerintah dan swasta. Sistem kehadiran biometrik selain menggunakan sidik jari juga bisa menggunakan wajah. Sistem kehadiran menggunakan wajah membutuhkan perangkat keras sederhana seperti kamera digital dan sistem terintegrasi. Kehadiran berbasis wajah biasanya menggunakan kamera yang langsung melekat pada perangkat kehadiran, dan wajah harus langsung di depan kamera. Sistem pendeteksian wajah ditambahkan untuk mendukung proses awal dalam pengenalan wajah. Kehadiran menggunakan surveillance camera ini akan diuji di ruang belajar di Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur, dan akan dianalisis tentang keakuratan dan ketepatan sistem. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, kinerja pengenalan wajah adalah 72,40%. Akurasi ini termasuk dalam kategori sedang. Hasil ini masih belum optimal. Selain itu absensi ini akan terhubung langsung dengan nomor telegram orang tua mahasiswa. Dengan adanya sistem ini diharapkan orangtua mahasiswa dapat memantau kehadiran putra putrinya dalam mengikuti perkuliahan.  Kata Kunci: Deteksi wajah, Absensi, Surveillance Camera, Telegram Bot. DOI : https://doi.org/10.33005/scan.v13i3.144

An efficient approach of face detection and recognition from digital images for modern security and office hour attendance system

This thesis report is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering, 2015.The purpose of this project is to make an efficient security system for university safety measurement which can also be used to calculate the office hours of Student Tutors by face detection and recognition. By using surveillance cameras, attached at all the entrance of university main buildings, the system can detect human faces and then it can recognize people. First, the system captures the image of a person who enters into the building and then detects the face from the image. Then the recognition system matches that image with the given database of images with valid information. After matching that image if the system recognize that face it gives a green signal to allow that person. Otherwise, if the system cannot recognize that face it gives an alert signal to block that person as an intruder. Also, this system calculates the office hours of the Student Tutors. By using face recognition the system takes the starting time and ending time of the Student Tutors individually and then gives the result as output by calculating the time duration

A driver assistance system based on multilayer iconic classifiers: Model and assessment on adverse conditions

© 2014 IEEE. Recent work demonstrates that iconic classifiers are good candidates for the development of effective driver assistance systems, exploiting on-board micro cameras and embedded architectures

How does face processing occur to facilitate face perception?

Face perception is a critical and valued ability that humans have that allows us to be able to understand faces. Studies have shown that the uniqueness of face processing is due to the special nature of faces, a bias formed in infancy, which causes them to be processed dissimilarly to objects. Three main processes are responsible for this difference: first-order relational, second-order relational, and holistic processing. Specialised regions in the human brain have been studied to attempt to understand where and how the different processes occur, called the Fusiform Face Area, the Occipital Face Area, and the posterior Superior Temporal Sulcus Face Area. This has been made difficult as gender and hemisphere role specialisation has been found, possibly affecting processing across these regions. Models by Bruce and Young, and Haxby, are useful in visualising the process to aid in understanding the distinct pathways and the interlinked processes of face perception. The investigation should inform the readers on the basic processes behind face perception and provide an understanding of the need for further research in the field

Intégration et évaluation de capacités interactives d'un robot humanoïde

Le domaine de l'Interaction Humain-Robot (HRI) est en pleine expansion. En effet, de plus en plus de plateformes robotiques sont mises en oeuvre pour faire évoluer ce domaine. Sur ces plateformes, toujours plus de modalités d'interaction sont mises en place telles que les mouvements corporels, la reconnaissance de gestes ou d'objets, la reconnaissance et la synthèse vocale ou encore la mobilité, pour pouvoir effectuer l'interaction la plus complète et la plus naturelle pour l'humain. Mais ceci amène aussi une complexité croissante de l'intégration de ces modalités sur une seule et même plateforme. Aussi, le domaine HRI étant à ses débuts, la méthodologie expérimentale des travaux se limite le plus souvent à des preuves de concept éprouvées en laboratoire ou en milieux ouverts non contrôlés. Il se trouve que peu de chercheurs présentent une démarche structurée et rigoureuse pour l'évaluation expérimentale d'interaction humain-robot en milieux ouverts, et il en résulte des recherches de types exploratoires qui examinent principalement la complexité technologique des modalités interactives à mettre en oeuvre, et non l'impact de ces modalités sur la qualité des interactions. Le but de l'étude présentée dans ce document est d'étudier l'intégration de plusieurs modalités interactives sur un robot mobile humanoïde telles que la parole, les gestes et la mobilité sur la qualité des interactions humain-robot. Plus spécifiquement, le contexte de l'étude consiste à examiner l'impact de modalités interactives sur la capacité du robot à attirer l'attention d'une personne et à engager une interaction avec elle. Le scénario expérimental consiste à permettre au robot, à partir de la parole, d'expressions faciales, de mouvement de la tête, de gestes avec son bras et de sa mobilité, de demander de l'assistance à une personne à proximité de lui remettre un objet se trouvant au sol. L'hypothèse sous-jacente est que l'intégration de l'ensemble de ces modalités devrait améliorer la capacité du robot à engager des personnes à interagir avec lui. Des expérimentations ont été faites en milieu contrôlé et non-contrôlé selon deux protocoles expérimentaux : une étude des modalités à l'intérieur d'une population, et une étude de variation entre individus. D'une manière générale, il en ressort que l'ajout de modalités améliore la qualité de l'engagement de l'interaction par le robot, mais qu'il faut porter une attention particulière à l'approche de la personne par le robot, principalement pour les personnes non familières avec ce dernier. De plus, les observations indiquent qu'il est plus facile d'obtenir des résultats significatifs en environnement contrôlé, elles permettent d'identifier des pistes d'amélioration pour éventuellement arriver à en obtenir en milieu non-contrôlé. Enfin, ce premier projet d'intégration et d'évaluation de capacités interactives d'un robot mobile servira à alimenter une prochaine itération avec un robot plus sophistiqué présentement en conception

Video-based Pedestrian Intention Recognition and Path Prediction for Advanced Driver Assistance Systems

Fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (FAS) spielen eine sehr wichtige Rolle in zukünftigen Fahrzeugen um die Sicherheit für den Fahrer, der Fahrgäste und ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer zu erhöhen. Diese Art von Systemen versucht in begrenztem Rahmen, Zusammenstöße in gefährlichen Situationen mit einem unaufmerksamen Fahrer und Fußgänger durch das Auslösen einer automatischen Notbremsung zu vermeiden. Aufgrund der hohen Variabilität an Fußgängerbewegungsmustern werden bestehende Systeme in einer konservativen Art und Weise konzipiert, um durch eine Restriktion auf beherrschbare Umgebungen mögliche Fehlauslöseraten drastisch zu reduzieren, wie z.B. in Szenarien in denen Fußgänger plötzlich anhalten und dadurch die Situation deeskalieren. Um dieses Problem zu überwinden, stellt eine zuverlässige Fußgängerabsichtserkennung und Pfad\-vorhersage einen großen Wert dar. In dieser Arbeit wird die gesamte Ablaufkette eines Stereo-Video basierten Systems zur Intentionsschätzung und Pfadvorhersage von Fußgängern beschrieben, welches in einer späteren Funktionsentscheidung für eine automatische Notbremsung verwendet wird. Im ersten von drei Hauptbestandteilen wird ein Echtzeit-Verfahren vorgeschlagen, das in niedrig aufgelösten Bildern aus komplexen und hoch dynamischen Innerstadt-Szenarien versucht, die Köpfe von Fußgängern zu lokalisieren und deren Pose zu schätzen. Einzelbild-basierte Schätzungen werden aus den Wahrscheinlichkeitsausgaben von acht angelernten Kopfposen-spezifischen Detektoren abgeleitet, die im Bildbereich eines Fußgängerkandidaten angewendet werden. Weitere Robustheit in der Kopflokalisierung wird durch Hinzunahme von Stereo-Tiefeninformation erreicht. Darüber hinaus werden die Kopfpositionen und deren Pose über die Zeit durch die Implementierung eines Partikelfilters geglättet. Für die Intentionsschätzung von Fußgängern wird die Verwendung eines robusten und leistungsstarken Ansatzes des Maschinellen Lernens in unterschiedlichen Szenarien untersucht. Dieser Ansatz ist in der Lage, für Zeitreihen von Beobachtungen, die inneren Unterstrukturen einer bestimmten Absichtsklasse zu modellieren und zusätzlich die extrinsische Dynamik zwischen unterschiedlichen Absichtsklassen zu erfassen. Das Verfahren integriert bedeutsame extrahierte Merkmale aus der Fußgängerdynamik sowie Kontextinformationen mithilfe der menschlichen Kopfpose. Zum Schluss wird ein Verfahren zur Pfadvorhersage vorgestellt, welches die Prädiktionsschritte eines Filters für multiple Bewegungsmodelle für einen Zeithorizont von ungefähr einer Sekunde durch Einbeziehung der geschätzten Fußgängerabsichten steuert. Durch Hilfestellungen für den Filter das geeignete Bewegungsmodell zu wählen, kann der resultierende Pfadprädiktionsfehler um ein signifikantes Maß reduziert werden. Eine Vielzahl von Szenarien wird behandelt, einschließlich seitlich querender oder anhaltender Fußgänger oder Personen, die zunächst entlang des Bürgersteigs gehen aber dann plötzlich in Richtung der Fahrbahn einbiegen