Chamada de Presença Automatizada Utilizando Reconhecimento Facial e Visão Computacional

PPC-CC: PUC Poços de Caldas - Ciência da Computação Disciplina: Visão Computacional e Realidade Misturada 2024 - Semestre 2

Integrantes

• Lucca Pagin Barbosa Rios
• Nicole Carvalho Lisboa

Professor

• Will Ricardo dos Santos Machado

1. Descrição Geral

Este projeto tem como objetivo desenvolver um sistema de controle de presença automatizado para ambientes acadêmicos utilizando visão computacional e reconhecimento facial. Ele visa substituir métodos tradicionais como a chamada manual e listas de presença, promovendo eficiência, precisão e modernização.

O sistema fará uso de câmeras estrategicamente posicionadas para capturar imagens em tempo real, identificar alunos e registrar suas presenças em um banco de dados centralizado. Será projetado para ser intuitivo e acessível tanto para professores quanto para alunos, contribuindo para um ambiente de aprendizado mais tecnológico e prático.

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2. Ferramentas Tecnológicas

Linguagens e Bibliotecas

• Python: Escolhida por sua robustez em bibliotecas de visão computacional e aprendizado de máquina.
• OpenCV: Para captura e pré-processamento de imagens, detecção facial e manipulação de dados visuais.
• Face Recognition: Para geração e comparação de embeddings faciais com alta precisão.
• Flask: Framework para a construção de uma interface web simples para visualização e gerenciamento de presenças.

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3. Requisitos de Instalação

Para instalar as dependências necessárias, execute o seguinte comando:

pip install pillow opencv-python opencv-contrib-python flask

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4. Ordem de Execução

1. face_taker.py: Rode este script para capturar as fotos. Aperte c para tirar as fotos.
2. face_train.py: Execute este script para treinar o modelo com as fotos capturadas.
3. face_recognizer.py: Inicie este script para realizar o reconhecimento facial.

Ao rodar o último script, um link será exibido no terminal. Clique nele para acessar a interface do sistema.

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5. Detalhes de Funcionamento

Aquisição de Dados

• As imagens são capturadas manualmente por meio do script face_taker.py.
• O usuário deve pressionar a tecla c para registrar cada imagem.

Registro de Presenças

• Durante o reconhecimento, o sistema registra os dados no formato .log, incluindo a data e hora exatas (formato dd:mm:yyyy hh:mm:ss).
• Caso uma pessoa seja reconhecida dentro de um intervalo de tempo predefinido, sua presença não será registrada novamente, evitando duplicatas.

Prevenção de Duplicatas

• O sistema verifica se a mesma pessoa foi reconhecida em um curto intervalo de tempo. Se sim, o registro é ignorado para evitar redundâncias no banco de dados.

Armazenamento em JSON

• As informações dos alunos, como número de matrícula, nome completo, período, semestre e ID do curso, são armazenadas em um arquivo JSON para acesso estruturado e reutilização futura.

Exportação para CSV

• Os registros de presença são organizados por data e exportados automaticamente para arquivos CSV no formato dd-mm-yyyy.csv. Isso facilita a análise e o compartilhamento dos dados.