نظام حضور ذكي - Smart Attendance System
تفاصيل العمل
نظام حضور ذكي باستخدام التعرف على الوجه
نظام متكامل لإدارة حضور الطلاب باستخدام Face Recognition وComputer Vision، تم تطويره كـ Web Application بحيث يجمع بين التعرف على الوجه، إدارة المستخدمين والطلاب، تسجيل الحضور، تخزين البيانات، وإصدار تقارير الحضور.
فكرة المشروع
يتم استخدام كاميرا الجهاز لالتقاط صورة المستخدم، ثم معالجة الصورة والتعرف على الوجه باستخدام تقنيات Computer Vision وDeep Face Recognition. بعد التعرف على الطالب، يتم تسجيل عملية الحضور وربطها ببيانات الطالب داخل قاعدة البيانات.
النظام لا يعتمد على جزء الـ Face Recognition فقط، بل يربطه بتطبيق ويب وقاعدة بيانات ونظام صلاحيات وإدارة كاملة لسجلات الحضور.
الجانب التقني
Backend & Web Application
Python
Flask
REST-style application structure
Authentication & authorization
Session-based user access
Role-based access حسب نوع المستخدم
Computer Vision & Face Recognition
OpenCV
DeepFace
VGG-Face
Haar Cascade
معالجة الصور والتعامل مع كاميرا الجهاز
Face detection وFace recognition
مطابقة الوجه مع الوجوه المسجلة مسبقًا
Database
MongoDB
تصميم وتنظيم بيانات النظام داخل Collections منفصلة
تخزين بيانات الطلاب
تخزين بيانات المستخدمين
تخزين سجلات الحضور
ربط عمليات الحضور ببيانات الطلاب والتاريخ والوقت
ومن الـ Collections الرئيسية المستخدمة في النظام:
students
records
users
Data & Reports
تسجيل عمليات الحضور داخل قاعدة البيانات.
استرجاع وعرض سجلات الحضور.
تصدير بيانات الحضور إلى Excel.
تنظيم السجلات بحيث يمكن استخدامها في المتابعة والتقارير.
نظام المستخدمين والصلاحيات
يحتوي النظام على نظام Login مع صلاحيات مختلفة حسب نوع الحساب، بحيث تختلف الوظائف المتاحة للمستخدم وفقًا لدوره داخل النظام.
الأدوار المستخدمة تشمل:
Student
Doctor
TA
Admin
ويتم التحكم في الوصول إلى الوظائف والصفحات وفقًا لصلاحيات كل Role.
الوظائف الأساسية
تسجيل الدخول وإدارة الحسابات.
إضافة وإدارة بيانات الطلاب.
تسجيل بيانات الوجوه المطلوبة للتعرف عليها.
تشغيل الكاميرا واستخدامها في عملية التعرف.
اكتشاف الوجه داخل الصورة باستخدام Computer Vision.
التعرف على هوية الطالب باستخدام DeepFace.
تسجيل الحضور تلقائيًا بعد نجاح عملية التعرف.
حفظ تاريخ ووقت تسجيل الحضور.
عرض سجلات الحضور.
إدارة المستخدمين والصلاحيات.
تصدير سجلات الحضور إلى Excel.
بنية البيانات
يعتمد النظام على MongoDB كقاعدة بيانات NoSQL، وتم فصل البيانات الرئيسية إلى Collections مخصصة بدلًا من وضع كل البيانات في مجموعة واحدة.
من أهم البيانات التي يتعامل معها النظام:
Students
تحتوي على بيانات الطلاب والمعلومات المستخدمة في عملية التعرف وإدارة الطالب.
Records
تحتوي على سجلات الحضور والبيانات المرتبطة بعمليات تسجيل الحضور.
Users
تحتوي على حسابات المستخدمين والأدوار والصلاحيات الخاصة بهم.
هذا الفصل يجعل التعامل مع بيانات المستخدمين والطلاب وسجلات الحضور أكثر تنظيمًا ويسهل تطوير النظام لاحقًا.
التقنيات والمكونات المستخدمة
Programming
Python
AI / Computer Vision
OpenCV
DeepFace
VGG-Face
Haar Cascade
Face Detection
Face Recognition
Backend
Flask
Database
MongoDB
Reports
Excel Export
النشر والمعاينة
تم نشر نسخة قابلة للمعاينة من النظام، ويمكن استعراض واجهة التطبيق وطريقة عمله من خلال الرابط المرفق في معرض الأعمال.
النتيجة
المشروع عبارة عن تطبيق عملي لدمج AI وComputer Vision مع Web Development وDatabase Management في نظام واحد، بدلًا من التعامل مع نموذج التعرف على الوجه كجزء منفصل.
ويُظهر المشروع كيفية أخذ تقنية Face Recognition وربطها بعملية حقيقية تشمل اكتشاف الوجه، التعرف على المستخدم، تسجيل الحضور، حفظ البيانات، إدارة المستخدمين والصلاحيات، ثم استخراج السجلات والتقارير.