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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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!
دانشجوی علوم کامپیوتر
نمایش نظرات