Орындаған : Нсанбаев Д. С. – 7 М 06104 - Дизайндағы қолданбалы информатика б / б, 2 - ші курс магистранты Адам бейнесін тану арқылы оқуға қатысуды зерттеу Ғылыми жетекші : Ележанова Ш. К. – ф.- м. ғ. к., қауымдастырылған профессор Қазақстан Республикасы ғылым және жоғары білім министрлігі « Х. Досмұхамедов атындағы Атырау университеті » Ке АҚ
уақыттың көп жұмсалуы ; 1 2 адами қателік ықтималдығы ; жалған белгі қою мүмкіндігі ; 3 3 Зерттеудің өзектілігі ДӘСТҮРЛІ ӘДІСТІҢ КЕМШІЛІКТЕРІ : деректерді талдау қиындығы. 4
5 Зерттеудің мақсаты мен міндеттері Зерттеудің мақсаты — адам бейнесін тану технологиясын қолдану арқылы студенттердің сабаққа қатысуын автоматты түрде анықтайтын және тіркейтін интеллектуалды жүйені әзірлеу және оның тиімділігін ғылыми тұрғыда негіздеу. Зерттеу нәтижесінде адам бейнесін тану технологиясы негізінде сабаққа қатысуды автоматты түрде тіркейтін веб - негіздегі жүйе әзірлеу. Жүйе нақты уақыт режимінде жұмыс істеп, қатысу деректерін автоматты түрде сақтау. Эксперимент нәтижелері дәстүрлі тіркеу әдістерімен салыстырғанда уақыт үнемдеу мен дәлдіктің жоғарылағанын көрсету.
Университеттер 4 Колледждер Мектептер Зерттеу нысандары Зерттеу нысаны – білім беру ұйымдарындағы ( университет, колледж және жалпы орта білім беретін мектеп ) оқу процесін ұйымдастыру жүйесі. Бұл нысан аясында білім алушылардың сабаққа қатысуын тіркеу механизмі мен оны автоматтандыру мүмкіндіктері қарастырылады. Практикалық маңызы : Оқу орындарыну енгізу мүмкіндігі және Смарт кампус жүйесі болып табылады
Студенттердің сабаққа қатысуын автоматты түрде тіркеу әдістері мен алгоритмдері. Атап айтқанда, бет - бейнені тану технологиялары арқылы студенттердің қатысуын анықтау және тіркеу процесі зерттеледі. Зерттеу пәні аспектілері : Бет - бейнені тану алгоритмдері (ResNet- 34 нейрондық желісін қолдану ); Студент деректерін өңдеу және сақтау әдістері (JSON және Excel форматында ); Қатысу жазбасын веб - негізде автоматты түрде жүргізу (Flask веб - интерфейсі арқылы ).
Бірнеше студентті нақты уақыт режимінде тануды қамтамасыз етеді. Flask негізіндегі веб - интерфейс арқылы қатысуды автоматты түрде тіркеу енгізілді. Студент деректері JSON және Excel форматында бірден сақталады, бұл деректерді өңдеуді жеңілдетеді. ResNet- 34 негізіндегі алдын ала үйретілген нейрондық желі қолданылып, жүйенің жоғары дәлдігі қамтамасыз етілді.
Жүйе университеттер мен колледждерде студенттердің сабаққа қатысуын автоматтандыруға мүмкіндік береді. Қолмен тіркеуден туындайтын қателіктерді азайтады және уақыт үнемдейді. Сабаққа қатысу статистикасын нақты уақыт режимінде бақылауға болады. Қашықтықтан немесе гибридті оқыту жағдайында тиімді қолданылады.
Зерттеуші Tejas Gowda S., 2021 Bakul Chandra Roy, 2021 Kathi Chandra Mouli, 2025 Жалпы шолу Жүйенің сипаттамасы Бір студентті алдын ала жазылған суреттер арқылы тану Нақты уақыттағы attendance жүйесі, webcam арқылы CNN негізіндегі face recognition Face recognition негізіндегі жүйелер Шектеулері Бірнеше студентті бірден тану мүмкіндігі жоқ, нақты уақыт режимі жоқ Веб-интерфейс жоқ, деректерді автоматты сақтау жоқ Attendance деректерін Excel/JSON форматында сақтау қарастырылмаған Нақты уақыттағы толық бақылау, көп студентті тану, веб-негізді қолдану, деректерді ыңғайлы сақтау мәселелері шешілмеген Менің жұмысымдағы жаңалықтар Нақты уақыт режимінде бірнеше студентті бірден тану Flask веб-интерфейс арқылы қатысуды автоматты тіркеу Attendance деректерін JSON және Excel форматында сақтау, ResNet- 34 нейрондық желісін қолдану Толық автоматтандырылған, нақты уақыттағы, көп студентті, веб- негізді attendance жүйесі АНАЛИЗ
7 ҚОЛДАНЫЛАТЫН ТЕХНОЛОГИЯЛАР МЕН ҚҰРАЛДАР PYTHON OPENCV EXCEL / CSV Python — ашық кодты, бай кітапханалары бар, жасанды интеллект пен компьютерлік көру салаларында жиі қолданылатын танымал және қарапайым тіл. OpenCV — компьютерлік көру мен бейне өңдеу үшін арналған кітапхана, ол адамның бетін тану және кадрларды өңдеу сияқты мүмкіндіктер ұсынады. Қатысушылар деректері Excel немесе CSV форматында сақталып, талдау үшін пайдаланылады.
ЖҮЙЕ НАҚТЫ УАҚЫТ РЕЖИМІНДЕ ЖҰМЫС ІСТЕЙДІ ЖӘНЕ НӘТИЖЕЛЕР ЭЛЕКТРОНДЫҚ ЖУРНАЛҒА ЕНГІЗІЛЕДІ.
10 1 Жүйенің орташа дәлдігі жоғары деңгейде ; 2 Сабақ басында қатысуды тіркеу уақыты қысқарды ; 3 Адами қателік ықтималдығы азайды. 4 Бұл көрсеткіштер автоматтандырылған жүйенің тиімділігін дәлелдейді. Жүйе артықшылығы
11 Бұрынғы зерттеулерде қатысуды бақылау негізінен QR- код, RFID- карта немесе қолмен тізімге белгілеу арқылы жүзеге асырылған. Ұсынылып отырған жүйе студенттің белсенді қатысуын талап етпей, камера арқылы автоматты тану принципіне негізделгендіктен, адами фактор мен алдаудың алдын алады және оқытушының уақытын үнемдейді. Басқа зерттеулерден айырмашылығы
11 Зерттеу нәтижесінде адам бейнесін тану технологиясы негізінде сабаққа қатысуды автоматты түрде тіркейтін веб - негіздегі жүйе әзірленді. Жүйе нақты уақыт режимінде жұмыс істеп, қатысу деректерін автоматты түрде сақтайды. Эксперимент нәтижелері дәстүрлі тіркеу әдістерімен салыстырғанда уақыт үнемдеу мен дәлдіктің жоғарылағанын көрсетті. Қорытынды
