Face recognition for Student Attendance and Health Monitoring System using Raspberry PI

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Ed Condori

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Face recognition for Student Attendance and Health Monitoring System using Raspberry PI

Mensaje por Ed Condori » 14 Ago 2020, 23:58

Health Monitoring System using Raspberry PI

Los autores usan las siguientes tecnologías para el desarrollo del proyecto:
• Sensor de temperatura (DS18B20)
• Sensor de frecuencia cardíaca
• Raspberry Pi

En el artículo desarrollan un proyecto que propone un seguimiento de la salud que supervisa los parámetros vitales del paciente, como temperatura y frecuencia cardíaca utilizando sensores, así como un Fitbit que están conectados a una placa Raspberry Pi. El proyecto implica alertar el médico a través de SMS si algún parámetro vital del paciente se desvía del valor normal. Aparte de ayudar al doctor monitorear los parámetros básicos de salud del paciente, el sistema de monitoreo también asegura que el paciente tome los medicamentos recetados en el momento adecuado. Rapberry pi actúa como servidor personal que registra los detalles de la medicación del paciente. El paciente recibe recordatorios para que tome medicamentos a través de SMS según su prescripción.

En el proyecto lo que realizan es registrar información de la temperatura medida y los latidos del corazón en un rango delimitado. Entonces esta recopilación de datos puede permitir o servir para realizar predicciones, pongamos el caso de que si uno de los parámetros de salud del paciente está cambiando. Podemos identificar el problema fácilmente y poder ayudar al paciente encontrar el remedio más rápido.

Conclusiones

El sistema propuesto por los autores se puede instalar fácilmente en hospitales, casas y puede sirven como una gran base de datos para recopilar datos. Los resultados pueden ser integrado con el móvil asi desarrollar una aplicación para que se puede acceder fácilmente en todo momento y en todas las ubicaciones.

Face recognition for Student Attendance using Raspberry Pi

En el artículo revisan diferentes tecnologías/artículos como:

• Técnicas de reconocimiento automático de reconocimiento facial
• Raspberry Pi
• Open CV
• Codificación binaria monogénica: una característica local eficiente enfoque de extracción para el reconocimiento facial.
• La autenticación se vuelve personal con la biometría
• regresión vectorial, reconocimiento y detección de rostros basada en clasificación
• Un reconocimiento facial eficiente, algoritmo basado en análisis robusto de componentes principales

El artículo revisado presenta el desarrollo de reconocimiento facial para la asistencia de los estudiantes usando raspberry pi. La idea de este proyecto es que el registro de las llegadas a clases de los estudiantes sea más fácil. Que es lo que buscamos también el proyecto TermUNI, por ejemplo, que las personas asintomáticas no estén en contacto directo con otros personas que es muy riesgoso.

Aquí mostramos un pequeño diagrama de los pasos del reconocimiento de rostro planteado en el artículo.
Imagen

El sistema de asistencia utiliza cámaras de visión nocturna raspberry pi y también Raspberry Pi, que es la principal columna vertebral del procesamiento de imágenes y también del reconocimiento facial de una persona antes de que se pueda registrar la presencia de un estudiante en la base de datos.

Conclusiones
• Este trabajo propuso un marco completo para el reconocimiento facial para asistencia a clase que es simple de fabricar, modesta en costo y convincente.
• Tecnología de reconocimiento facial e integrado capacidades de procesamiento de dispositivos de portal como Raspberry Pi puede ayudar a los profesores e incluso a los estudiantes a registrar las llegadas a clases más fácilmente.


Referencias:
Artículo 1: Health Monitoring System using Raspberry PI
Artículo 2: Face recognition for Student Attendance using Raspberry Pi


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