آموزش سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره کامل با استفاده از KNN

Complete Face Recognition Attendance System Using KNN

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره کامل با استفاده از KNN OPENCV مبانی فناوری تشخیص چهره و کاربردهای عملی آن. پیاده سازی الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN) برای تشخیص چهره. جمع آوری داده ها، پیش پردازش، و تکنیک های استخراج ویژگی برای تشخیص چهره. ادغام فناوری تشخیص چهره در سیستم های حضور و غیاب برای ضبط خودکار حضور و غیاب. پیش نیازها: پایتون و OPENCV اساسی مورد نیاز است

شرح دوره:

به دوره آموزشی "سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره کامل با استفاده از KNN" خوش آمدید! در این دوره آموزشی مبتنی بر پروژه، نحوه ساختن یک سیستم جامع حضور و غیاب تشخیص چهره را با استفاده از الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN) خواهید آموخت. فناوری تشخیص چهره در صنایع مختلف از جمله آموزش، امنیت و مدیریت نیروی کار، جذابیت قابل توجهی به دست آورده است. در پایان این دوره، شما مهارت ها و دانش لازم برای ایجاد یک سیستم حضور و غیاب کاملاً کاربردی را خواهید داشت که می تواند حضور افراد را با استفاده از فناوری تشخیص چهره به طور دقیق شناسایی و ثبت کند.

نمای کلی کلاس:

  1. مقدمه ای بر فناوری تشخیص چهره:

    • مبانی فناوری تشخیص چهره و کاربردهای آن را بدانید.

    • الگوریتم های مختلف تشخیص چهره و نقاط قوت و ضعف آنها را کاوش کنید.

  2. تنظیم محیط توسعه:

    • کتابخانه‌ها و وابستگی‌های لازم، از جمله OpenCV و scikit-learn را برای تشخیص چهره و اجرای الگوریتم KNN نصب کنید.

    • محیط توسعه را تنظیم کنید و یک فهرست پروژه جدید ایجاد کنید.

  3. جمع آوری و پیش پردازش داده ها:

    • تصاویر چهره را از منابع و افراد مختلف جمع آوری کنید تا یک مجموعه داده برای آموزش ایجاد کنید.

    • تصاویر صورت را با تغییر اندازه، برش، و عادی‌سازی آنها از قبل پردازش کنید تا از ثبات و دقت در تشخیص اطمینان حاصل کنید.

  4. استخراج و نمایش ویژگی:

    • ویژگی‌های صورت را با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) یا الگوهای باینری محلی (LBP) از تصاویر از پیش پردازش شده استخراج کنید.

    • ویژگی های صورت را به عنوان بردارهای ویژگی مناسب برای ورودی به الگوریتم KNN نشان دهید.

  5. پیاده سازی الگوریتم KNN:

    • اصول الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN) را برای طبقه بندی درک کنید.

    • الگوریتم KNN را با استفاده از Python و کتابخانه scikit-learn برای تشخیص چهره اجرا کنید.

  6. آموزش و ارزیابی:

    • مجموعه داده را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید و طبقه بندی کننده KNN را بر روی داده های آموزشی آموزش دهید.

    • عملکرد سیستم تشخیص چهره را با استفاده از معیارهایی مانند دقت، دقت، و یادآوری ارزیابی کنید.

  7. ادغام با سیستم حضور و غیاب:

    • یک رابط کاربر پسند برای سیستم حضور و غیاب با استفاده از ابزارهای رابط کاربری گرافیکی (GUI) مانند Tkinter یا PyQt ایجاد کنید.

    • طبقه‌بندی‌کننده KNN آموزش‌دیده را در سیستم حضور و غیاب ادغام کنید تا چهره‌ها را شناسایی کرده و حضور و غیاب را ثبت کنید.

  8. آزمایش و استقرار:

    • سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره را با داده ها و سناریوهای واقعی آزمایش کنید تا از عملکرد و دقت اطمینان حاصل کنید.

    • سیستم حضور و غیاب را برای استفاده عملی در موسسات آموزشی، مشاغل یا سازمان‌های دیگر مستقر کنید.


اکنون ثبت نام کنید و با استفاده از دوره آموزشی KNN با سیستم تشخیص چهره کامل حضور و غیاب، پتانسیل فناوری تشخیص چهره را برای مدیریت حضور پیدا کنید!



سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای برای تکمیل سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره با استفاده از KNN Introduction To Complete Face Recognition Attendance System Using KNN

  • مقدمه دوره Introduction To Course

  • مقدمه ای بر یادگیری ماشینی Introduction To Machine Learning

ماژول DATASET - سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره کامل با استفاده از KNN DATASET MODULE - Complete Face Recognition Attendance System Using KNN

  • ماژول مجموعه داده کلاس 1: بسته های وارداتی DATASET MODULE CLASS 1 : IMPORT PACKAGES

  • ماژول مجموعه داده کلاس 2: وارد کردن مجموعه داده و OPENCV DATASET MODULE CLASS 2 : IMPORT DATASET & OPENCV

  • ماژول مجموعه داده کلاس 3: خروجی و توضیح DATASET MODULE CLASS 3 : OUTPUT & EXPLANATION

ماژول حضور و غیاب - سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره کامل با استفاده از KNN ATTENDANCE MODULE - Complete Face Recognition Attendance System Using KNN

  • ماژول حضور و غیاب کلاس 1: بسته های وارداتی ATTENDANCE MODULE CLASS 1 : IMPORT PACKAGES

  • ماژول حضور و غیاب کلاس 2: وارد کردن مجموعه داده و OPENCV ATTENDANCE MODULE CLASS 2 : IMPORT DATASET & OPENCV

  • ماژول حضور در کلاس 3: مجموعه داده قطار با استفاده از KNN ATTENDANCE MODULE CLASS 3 : TRAIN DATASET USING KNN

  • ماژول حضور در کلاس 4: خروجی و نتیجه گیری ATTENDANCE MODULE CLASS 4 : OUTPUT & CONCLUSION

  • تکلیف KNN KNN ASSIGNMENT

  • KNN MCQ KNN MCQ

نمایش نظرات

آموزش سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره کامل با استفاده از KNN
جزییات دوره
1 hour
9
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,000
4.9 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN

دانشجوی علوم کامپیوتر