Details

Системы учета посещаемости на основе распознавания лиц обычно рассматриваются через призму точности используемых моделей, однако на практике качество распознавания является лишь одной из составляющих задачи. Для образовательной организации не менее важны защита биометрических данных, независимость от внешней инфраструктуры, стоимость внедрения и возможность работы на типовом оборудовании без специализированных вычислительных ускорителей. Объектом исследования являются процессы автоматизированного учета посещаемости студентов на основе биометрической идентификации. Цель работы заключается в разработке программного комплекса, способного обеспечивать надежную идентификацию пользователей в реальных условиях эксплуатации при полном отказе от облачной обработки данных и дорогостоящего аппаратного обеспечения. В рамках работы спроектирована и реализована локальная система биометрического учета посещаемости, построенная на последовательной обработке видеопотока средствами компьютерного зрения. Обработка видеопотока в разработанной системе выполняется последовательно: после обнаружения лица формируется его векторное представление, которое затем сравнивается с шаблонами зарегистрированных пользователей. Для реализации распознавания использованы модели, рассчитанные на выполнение на центральном процессоре. Это позволило отказаться от использования графических ускорителей и сохранить приемлемую скорость работы на обычных персональных компьютерах. Сравнение полученных эмбеддингов выполняется с использованием косинусного сходства, которое применяется для оценки степени близости между векторными представлениями лиц. При разработке системы также рассматривался вопрос противодействия попыткам подмены личности. Для этого был реализован отдельный модуль проверки живости лица, работающий на основе анализа изображения, полученного с камеры. Проверка не требует дополнительного оборудования и выполняется средствами программной обработки кадров. В ходе работы модуля анализируются текстурные особенности изображения, что позволяет выявлять распространённые случаи использования фотографий и изображений, отображаемых на экранах устройств. Хранение данных организовано локально. Биометрические шаблоны пользователей, сведения о посещаемости и параметры работы системы размещаются в реляционной базе данных, расположенной на стороне организации. Передача биометрической информации во внешние сервисы не выполняется. Такой вариант хранения упрощает контроль над данными и позволяет избежать зависимости от удалённых вычислительных платформ и сторонних сервисов. Проверка работоспособности программного комплекса проводилась на тестовой выборке, содержащей изображения пользователей в различных условиях съёмки. Полученные результаты показали возможность использования системы для автоматизированного учёта посещаемости без применения графических ускорителей и облачной обработки данных. В процессе испытаний случаи ложного допуска не наблюдались. При этом часть изображений зарегистрированных пользователей не была распознана с первой попытки, что связано с особенностями выбранного порога идентификации и условиями проведения эксперимента. Для системы контроля посещаемости ошибочный допуск представляет существенно больший риск, чем необходимость повторной идентификации пользователя. Полученные результаты подтверждают практическую применимость разработанного программного комплекса и возможность его внедрения в образовательных организациях в качестве самостоятельного решения для бесконтактного контроля доступа и учета посещаемости.

Face recognition-based attendance systems are often evaluated primarily through the accuracy of the underlying models. In practice, however, recognition accuracy is only one component of the problem. Educational institutions must also address biometric data protection, independence from external infrastructure, deployment costs, and the ability to operate on standard hardware without specialized accelerators. The object of this research is the process of automated student attendance tracking based on biometric identification. The aim of the work is to develop a software system capable of providing reliable user identification under real operating conditions while avoiding both cloud-based processing and expensive hardware requirements. The proposed solution is a fully local biometric attendance management system built around a computer vision pipeline for real-time video stream processing. The architecture combines a single-stage face detector with a lightweight feature extractor trained using angular margin loss, enabling all computations to be executed on a standard CPU. This design choice was deliberate. Although larger and more complex models can improve individual recognition metrics, they often require computational resources unavailable in typical educational environments. Facial embeddings are compared using cosine similarity, a metric widely adopted for matching normalized feature vectors in modern face recognition systems. Particular attention is paid to resistance against common attempts to bypass biometric authentication. The system incorporates a passive liveness detection module based on texture frequency analysis. Unlike approaches that depend on depth sensors or dedicated hardware, the implemented solution identifies basic presentation attacks involving printed photographs or images displayed on screens using only a conventional camera. This significantly reduces deployment costs while maintaining sufficient robustness against the most likely attack scenarios encountered in practice. The protection of biometric information was treated as a core architectural requirement rather than an additional feature. Facial embeddings, user records, and attendance logs are stored exclusively in a local relational database. Eliminating the transmission of biometric data to external services removes dependence on third-party infrastructure and substantially reduces the attack surface. While this approach places greater responsibility on local system administration, it provides considerably stronger control over the storage and lifecycle of sensitive information. Experimental evaluation demonstrated that the proposed architecture successfully addresses the attendance tracking task without relying on graphical accelerators or remote computing resources. No false acceptances were recorded during testing, while the observed increase in false rejections under challenging imaging conditions was considered an acceptable trade-off. Within an attendance management system, an unauthorized admission represents a significantly greater risk than requiring a legitimate user to repeat the identification procedure. The obtained results confirm the practical viability of the developed software and its suitability for deployment in educational institutions as a standalone solution for contactless access control and attendance monitoring.

• Система учета посещаемости студентов на основе распознавания лиц
  • Введение
  • 1. Обзор методов и алгоритмов распознавания лиц
  • 2. Проектирование системы
  • 3. Программная реализация системы учёта посещаемости
  • 4. Тестирование и анализ результатов работы системы
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение А Код основного приложения
  • Приложение Б Код панели администратора
  • Приложение В Код модуля событийного цикла
  • Приложение Г Код модуля взаимодействия с БД
  • Приложение Д Код модуля анти-спуфинга