Implementation of presence detection with Haar cascade and local binary patterns histograms

Abstract

Прогули школи є значною проблемою, яка впливає на освітнє середовище та успішність учнів. У цій статті представлено проєкт розробки автоматизованої системи виявлення відсутності в класах із використанням методів каскаду Хаара та гістограми локальних бінарних шаблонів (LBHP). Дослідження починається зі збору великого набору даних зображень класа, включаючи різні сценарії та умови освітлення. Каскад Хаара використовується для виявлення людських облич на зображеннях з подальшим виділенням ознак LBHP для кожного виявленого обличчя. Результати експериментів демонструють ефективність запропонованої системи та досягнення високого показника точності. Цей проєкт робить внесок у сферу освітніх технологій, надаючи практичне рішення для моніторингу відвідуваності класа. Інтеграція методів каскаду Хаар та LBHP забезпечує надійну та ефективну роботу для виявлення відсутності.School truancy is a significant problem that affects the educational environment and student achievement. This article presents a project to develop an automated absence detection system for classrooms using Haar Cascade and Local Binary Patterns Histogram (LBHP) techniques. The study begins by collecting a large dataset of classroom images, including various lighting scenarios and conditions. Haar Cascade is used to detect humanfaces in images, followed by LBHP feature extraction for each detected face. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed system, achieving a high accuracyrate. This project contributes to the field of educational technology by providing a practical solution for monitoring classroom attendance. The integration of Haar Cascade and LBHP techniques provides robust and efficient performance in absence detection.