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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/431
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dc.contributor.authorLAOUEDJ, SArah-
dc.contributor.authorAGGOUN, LIna-
dc.date.accessioned2023-10-09T09:47:58Z-
dc.date.available2023-10-09T09:47:58Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/431-
dc.descriptionSuperviser : Pr. Sidi Mohammed BENSLIMANE Co-superviser : Dr. Rabab BOUSMAHAen_US
dc.description.abstractThe field of AI has witnessed significant progress in recent years, enabling innovative applications across various domains. Biometrics, a branch of AI, focuses on identifying and verifying individuals based on unique physiological or behavioral traits. Among these biometric modalities, face recognition has gained considerable attention due to its nonintrusive nature and high recognition accuracy. This thesis explores the development of a novel real-time facial recognition-based attendance management web application. The system employs state-of-the-art deep learning techniques to detect faces, identify spoofing attacks and recognize employees. By combining computer vision and machine learning approaches, the system achieves reliable, efficient and secure attendance management. The implementation of the facial recognition-based attendance system showcases the potential of AI and biometric technologies in revolutionizing traditional attendance management systems. The results demonstrate the system’s effectiveness in accurately identifying individuals in real-time, thereby streamlining the attendance tracking process. Furthermore, the web application offers scalability and flexibility, making it adaptable to various educational or corporate environments.*** Ces dernières années, le domaine de l’intelligence artificielle (IA) a connu des avancées significatives, permettant des applications innovantes dans divers domaines. La biométrie, en tant que branche de l’IA, se concentre sur l’identification et la vérification des individus en se basant sur des traits physiologiques ou comportementaux uniques. Parmi les différentes modalités biométriques, la reconnaissance faciale a suscité une attention considérable en raison de sa nature non intrusive et de sa grande précision d’identification. Cette thèse explore le développement d’une application web de gestion de présence basée sur la reconnaissance faciale. Le système utilise des techniques dd’apprentissage automatique pour détecter les visages, contrer les attaques de contrefaçon et reconnaître les employés. En combinant la computer vision et les approches d’apprentissage automatique, le système parvient à une gestion fiable, efficace et sécurisée de la présence. La mise en oeuvre du système de gestion de présence basé sur la reconnaissance faciale met en évidence le potentiel de l’IA et des technologies biométriques pour révolutionner les systèmes traditionnels de gestion de présence. Les résultats démontrent l’efficacité du système pour identifier avec précision les individus en temps réel, ce qui permet de rationaliser le suivi de la présence. De plus, l’application web offre une évolutivité et une flexibilité, ce qui la rend adaptable à différents environnements éducatifs ou corporatifs.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectArtificial Intelligenceen_US
dc.subjectBiometricsen_US
dc.subjectFace Recognitionen_US
dc.subjectAttendance Systemen_US
dc.subjectWeb Applicationen_US
dc.titleReal-Time Attendance Management System using Face Recognitionen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Ingénieur

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