Nuevo sistema de reconocimiento facial para asistencia en clases

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Un grupo de ingenieros de la Pontificia Universidad Católica (PUC) creó un sistema para simplificar la tarea de pasar la lista en clases. Este nuevo método, logró alcanzar hasta un 95% de precisión.

Fuente Bio Bio Chile. Editado por Eileen San Martín.

 

 

 

 

 

 

 

 

Un grupo de ingenieros de la Pontificia Universidad Católica (PUC) desarrolló un nuevo sistema automatizado para pasar asistencia en clases. ¿Lo moderno? lo realiza de manera autónoma. ¿Cómo? Usa la tecnología de reconocimiento facial y la calidad de las imágenes registradas por las cámaras de smartphones.

Según informa la universidad en un comunicado, la aplicación ya fue probada en las salas con hasta 70 estudiantes, durante 25 clases.

El nuevo modelo contador de asistencia

Gracias al uso de diez sistemas de algoritmos de reconocimiento facial, permitieron contar el número de rostros en un registro digital. Además, puede identificar quiénes asistieron a los cursos.

“Seguir la asistencia de los alumnos resulta una gestión importante en muchas instituciones de educación. Sin embargo, la tarea de pasar lista y de verificar manualmente, toma tiempo”, dijo el profesor del Departamento de Ciencia de la Computación de Ingeniería UC, Domingo Mery.

Según el profesor, pasar la lista a 70 alumnos a mano alzada puede tardar 4 minutos aproximados diariamente. Esto puede llegar a sumar 80 minutos durante todo un semestre, lo que se traduce en dos clases perdidas por año.

“Creemos que nuestro sistema, basado en el reconocimiento facial de las imágenes digitales, puede contribuir a la gestión de este tipo de tareas. Permite ahorrar tiempo a los profesores y estudiantes. También evita las falsas asistencias a clases”, sostuvo Mery.

Sistema de reconocimiento facial. Fotografía de Pontificia Universidad Católica.

Sobre el software del programa

El software que está siendo desarrollado en conjunto con la empresa BiometryPass detecta el rostro de los estudiantes en el salón. Luego, almacena quién estuvo presente y quién faltó en su sistema de asistencia a la clase.

La aplicación se ayuda con la toma de una o varias imágenes del aula, usando un smartphone para registrar a todos los estudiantes. Antes de empezar, los alumnos deben estar inscritos en el sistema con su respectiva foto para ser reconocidos.

Durante las pruebas realizadas, el sistema con mejor rendimiento y porcentaje de efectividad fue FaceNet, un método basado en funciones de aprendizaje profundo. Este logró alcanzar un 95% de precisión en el control de asistencia, con tan sólo una imagen registrada desde el smartphone.

Para los investigadores, la aplicación podría agilizar el proceso de asistencia, dando mayor rapidez al inicio de la clase. Además, ayudará a optimizar los tiempos de esta, mejorando el aprendizaje. Sin embargo, reconocen que el sistema aún está lejos de ser perfecto cuando se enfrenta a imágenes de baja calidad.

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