इस प्रोजेक्ट के बारे में

FaceAttend एक क्लासरूम अटेंडेंस एप्लिकेशन है जो छात्रों को पहचानने के लिए छोटे वीडियो को प्रोसेस करता है। यह डिटेक्शन के लिए InsightFace और 512-डायमेंशनल एम्बेडिंग्स जेनरेट करने के लिए ArcFace का उपयोग करता है, जिन्हें बाद में FAISS सिमिलरिटी सर्च का उपयोग करके मैच किया जाता है। मुख्य क्षमताओं में शामिल हैं: - मल्टी-एम्बेडिंग एनरोलमेंट: विभिन्न पोज़ और लाइटिंग में पहचान सुधारने के लिए छात्रों को कई छवियों का उपयोग करके नामांकित किया जा सकता है। - वीडियो प्रोसेसिंग पाइपलाइन: इसमें फ्रेम सैंपलिंग, फेस एलाइनमेंट और फॉल्स पॉजिटिव्स को कम करने के लिए एक मल्टी-फ्रेम वोटिंग सिस्टम शामिल है (उपस्थिति दर्ज करने के लिए छात्र का कई फ्रेम में पहचाना जाना आवश्यक है)। - एक्टिव लर्निंग: एक टीचर-रिव्यू इंटरफेस उपयोगकर्ताओं को अनिश्चित फेस डिटेक्शन की पुष्टि करने और भविष्य की सटीकता सुधारने के लिए उन एम्बेडिंग्स को छात्र की गैलरी में जोड़ने की अनुमति देता है। - मैनेजमेंट टूल्स: छात्र रिकॉर्ड को एडिट करने, अटेंडेंस स्टेटस को ओवरराइड करने और अटेंडेंस रिपोर्ट को Excel में एक्सपोर्ट करने की सुविधा। - इवैल्यूएशन मेट्रिक्स: ग्राउंड-ट्रुथ डेटा के मुकाबले प्रिसिजन, रिकॉल और F1 स्कोर की गणना करने के लिए बिल्ट-इन टूल्स। यह सिस्टम FastAPI बैकएंड, वैनिला JavaScript फ्रंटएंड के साथ बनाया गया है और डेटा स्टोरेज के लिए SQLite का उपयोग करता है। यह ONNX Runtime के माध्यम से CPU और NVIDIA CUDA GPU एक्सेलेरेशन दोनों का समर्थन करता है।