顔認証による入退管理システム

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-041

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Entering / leaving management system by face authentication

著者名: 小笠原 桃太(大阪電気通信大学),南角 茂樹(大阪電気通信大学)

著者名(英語): touta ogasawara(Osaka Electro-Communication University),sigeki nankaku(Osaka Electro-Communication University)

キーワード: 機械学習,深層学習,入退管理

要約(日本語): 大阪電気通信大学では、卒業研究を行う上で450時間が最低従事時間だと明示されている。そして、従事時間を計測する方法は各研究室によって異なる。組込みリアルタイムシステム研究室ではノートに研究室滞在時間を記述する自己申告制を採用している。そのため、ノートへの書き忘れや統一して正しい時間を測定できないなどの問題がある。そこで本研究ではノート記述より正確かつ操作手順を少なくするために顔認証を用いて研究室の入退を管理し、研究室に滞在した時間を研究時間として記録するシステムを提案する。顔認証はほかの生態認証とは違い、指紋や静脈などを読み取るための特別な装置を必要とせず、市販のカメラで認証できる。また、特別な動作をする必要もなく認証をすることができる。具体的には、 Open Source Computer Vision Library(OpenCV)ライブラリを用いてwebカメラから顔が検知されれば撮影し、撮影された画像を深層学習で学習したデータと照らし合わせて個人の特定を行い、対象者のデータに対して入退に応じた操作を行う。深層学習にはTensor Flowを使用し、システムはGUIで操作できるようにする。本研究では深層学習を簡易化して学校指定PCでも動作するようなシステムとする。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 255 Kバイト