FaceCounter: Toma de asistencia masiva de personal en instituciones educativas por reconocimiento facial

Abstract

Este proyecto tiene como finalidad implementar un sistema de reconocimiento facial que mejorará la eficiencia al momento de tomar asistencia en institutos educativos, así como incrementar la seguridad en casos de suplantación de identidad. Para lograr nuestro objetivo, se creará un sistema de reconocimiento facial que al recibir una fotografía de los alumnos presentes en el aula, los identificará y confirmará su asistencia en la base de datos. Será importante la investigación de modelos pre entrenados utilizando la técnica ágil de benchmarking, los modelos analizados y comparados nos servirán como base para el desarrollo del sistema de reconocimiento facial. Este programa será conectado con una aplicación que utilizará una interfaz sencilla para que los profesores puedan ahorrar tiempo de la clase o evaluaciones en tomar asistencia o confirmar la identidad de los alumnos presentes. También, aumentará la seguridad evitando posibles suplantaciones de identidad con herramientas como moldes de huella dactilar falso (exámenes de admisión) o exámenes parciales y/o finales (DNI falso). El sistema creado será escalable, es decir que la base será fundamental para el desarrollo de un futuro proyecto más grande. El proyecto podría identificar incluso a más personas o ser implementado para un sistema de reconocimiento en tiempo real. A su vez, podría programarse para ser compatible con el sistema operativo MacOS, ampliando su uso a otros dispositivos. El alcance del proyecto ha sido contemplado para ser desarrollado a lo largo de las 28 semanas y probado en el semestre académico 2023-01 en la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas en Lima.

The purpose of this project is to implement a facial recognition system that will improve efficiency when taking assistance in educational institutes, as well as increase security in cases of identity theft. To achieve our objective, a facial recognition system will be created that, upon receiving a photograph of the students present in the classroom, will identify them and confirm their attendance in the database. The investigation of pre-trained models using the agile benchmarking technique will be important, the analyzed and compared models will serve as a basis for the development of the facial recognition system. This program will be connected to an application that will use a simple interface so that teachers can save class time or evaluation’s time by taking attendance or confirming the identity of the students present. Also, it will increase security by avoiding possible identity theft with tools such as false fingerprint molds (admission exams) or partial and/or final exams (false ID). The system created will be scalable, that is to say that the base will be essential for the development of a future larger project. The project could identify even more people or be implemented for a real-time recognition system. In turn, it could be programmed to be compatible with the MacOS operating system, expanding its use to other devices. The scope of the project has been contemplated to be developed throughout the 28 weeks and tested in the 2023-01 academic semester at Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas in Lima.