[100% Off] Complete Face Recognition Attendance System Using KNN Free Course Coupon

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

وصف وصف الدورة: مرحبًا بك في دورة "نظام الحضور الكامل للتعرف على الوجوه باستخدام KNN"! في هذه الدورة التدريبية العملية القائمة على المشاريع، ستتعلم كيفية إنشاء نظام حضور شامل للتعرف على الوجوه باستخدام خوارزمية K-Nearest Neighbors (KNN). اكتسبت تقنية التعرف على الوجوه اهتمامًا كبيرًا في مختلف الصناعات، بما في ذلك التعليم والأمن وإدارة القوى العاملة. بحلول نهاية هذه الدورة، سيكون لديك المهارات والمعرفة اللازمة لتطوير نظام حضور كامل الوظائف يمكنه تحديد وتسجيل حضور الأفراد بدقة باستخدام تقنية التعرف على الوجه. نظرة عامة على الفصل:

مقدمة إلى تقنية التعرف على الوجه:

• فهم أساسيات تقنية التعرف على الوجوه وتطبيقاتها.
• استكشف خوارزميات التعرف على الوجوه المختلفة ونقاط القوة والضعف فيها.

إعداد بيئة التطوير:

• قم بتثبيت المكتبات والتبعيات الضرورية، بما في ذلك OpenCV وscikit-learn، للتعرف على الوجوه وتنفيذ خوارزمية KNN.
• قم بإعداد بيئة التطوير وإنشاء دليل مشروع جديد.< /li>

جمع البيانات والمعالجة المسبقة:

• اجمع صور الوجه من مصادر وأفراد مختلفين لإنشاء مجموعة بيانات للتدريب.
• المعالجة المسبقة للوجه الصور عن طريق تغيير حجمها واقتصاصها وتطبيعها لضمان الاتساق والدقة في التعرف عليها.

استخراج الميزات وتمثيلها:

• استخراج ملامح الوجه من الصور المعالجة مسبقًا باستخدام تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) أو الأنماط الثنائية المحلية (LBP).
• تمثيل ملامح الوجه كمتجهات ميزات مناسبة للإدخال في خوارزمية KNN.

تنفيذ خوارزمية KNN:

• فهم مبادئ خوارزمية K-Nearest Neighbours (KNN) للتصنيف.
• تنفيذ خوارزمية KNN باستخدام Python ومكتبة scikit-Learn لـ التعرف على الوجوه.

التدريب والتقييم:

• تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار وتدريب مصنف KNN على بيانات التدريب.
• قم بتقييم أداء نظام التعرف على الوجه باستخدام مقاييس مثل الدقة والإحكام والاستدعاء.

التكامل مع نظام الحضور:

• تطوير نظام واجهة سهلة الاستخدام لنظام الحضور باستخدام أدوات واجهة المستخدم الرسومية (GUI) مثل Tkinter أو PyQt.
• ادمج مصنف KNN المدرب في نظام الحضور للتعرف على الوجوه وتسجيل الحضور.
• الاختبار والنشر:
  • اختبر نظام الحضور للتعرف على الوجه باستخدام بيانات وسيناريوهات واقعية لضمان الأداء الوظيفي والدقة.
  • انشر نظام الحضور لـ الاستخدام العملي في المؤسسات التعليمية أو الشركات أو المنظمات الأخرى.

سجل الآن واطلق العنان لإمكانات تقنية التعرف على الوجوه لإدارة الحضور من خلال نظام الحضور الكامل للتعرف على الوجوه باستخدام دورة KNN !
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)