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Les réseaux de neurones convolutifs jouent un rôle significatif dans de nombreuses applications, y compris la surveillance, la détection d'objets, le suivi d'objets, etc. Des recherches approfondies ont été effectuées sur la reconnaissance faciale utilisant des CNN, qui est un aspect clé des applications de surveillance. Ces dernières années, la technique de reconnaissance faciale est largement utilisée dans les systèmes d'automatisation universitaires, les systèmes de gestion des entrées intelligents, etc. Dans cet article, une nouvelle architecture de CNN pour le système de reconnaissance faciale est proposée, incluant le processus de collecte des données faciales des étudiants. Il a été expérimentalement démontré que l'architecture de CNN proposée offre une précision de 99 %. De plus, le cadre de CNN proposé est utilisé pour développer un "Système de gestion des présences intelligentes (SAMS)", qui est une application web permettant de fournir la présence des étudiants par reconnaissance faciale, en temps réel. L'application proposée est facile à déployer et à entretenir.
Kakarla et al. (Fri,) ont étudié cette question.