ระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา ONLINE TIME ATTENDANCE SYSTEM BY FACE DETECTION

นายธนสรรค แกนเพชร นายสวทย เขยวสระค

นายเสกสรร เมฆขนทด

ปรญญานพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรวศวกรรมศาสตรบณฑต ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร คณะวศวกรรมศาสตร

มหาวทยาลยเทคโนโลยราชมงคลธญบร พ.ศ. 2555

ระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา

นายธนสรรค แกนเพชร

นายสวทย เขยวสระค นายเสกสรร เมฆขนทด

ปรญญานพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรวศวกรรมศาสตรบณฑต ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร คณะวศวกรรมศาสตร

มหาวทยาลยเทคโนโลยราชมงคลธญบร พ.ศ. 2555

ONLINE TIME ATTENDANCE SYSTEM BY FACE DETECTION

MR.THANASAN KAENPHET MR.SUWIT KHIAWSRAKHOO MR.SEKSAN MEKKUNTHOD

THIS PROJECT SUBMITTED IN PARTIAL FULFILLMENT OF THE REQUIREMENTS FOR THE BACHELOR DEGREE OF ENGINEERING

DEPARTMENT OF COMPUTER ENGINEERING FACULTY OF ENGINEERING

RAJAMANGALA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY THANYABURI YEAR*2012

หวขอปรญญานพนธ ระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา นกศกษา นายธนสรรค แกนเพชร นายสวทย เขยวสระค

นายเสกสรร เมฆขนทด อาจารยทปรกษา อาจารยมาโนช ประชา อาจารยทปรกษารวม ดร.กตตวณณ นมเกดผล

ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร คณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาลยเทคโนโลยราชมงคลธญบร อนมตใหปรญญานพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรวศวกรรมศาสตรบณฑต ............................................................หวหนาภาควชา (อาจารยมาโนช ประชา) คณะกรรมการสอบปรญญานพนธ

............................................................ประธานกรรมการ (ผศ.วฒนา พนธล าเจยก) ............................................................กรรมการ (อาจารยนชรตน ราชบร) ............................................................กรรมการ (ดร.กตตวณณ นมเกดผล) ............................................................กรรมการและอาจารยทปรกษา (อาจารยมาโนช ประชา)

ลขสทธของภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร คณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาลยเทคโนโลยราชมงคลธญบร

ง

หวขอปรญญานพนธ ระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา นกศกษา นายธนสรรค แกนเพชร รหส 115230462021-2 นายสวทย เขยวสระค รหส 115230462034-5

นายเสกสรร เมฆขนทด รหส 115230462036-0 อาจารยทปรกษา อาจารยมาโนช ประชา อาจารยทปรกษารวม ดร.กตตวณณ นมเกดผล ปการศกษา 2555

บทคดยอ

การบนทกเวลาปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาเปนแนวคดในการประยกตมาใชใหเขากบยคสมยในปจจบน โดยปจจบนบรษทหางรานตางๆเตบโตอยางรวดเรวมการขยบขยายหนวยงานออกมากมาย การเพมสาขาของบรษทหางรานตางๆจงเพมขนดวยรวมถงการประสานงานระหวางบรษทใหญจะมการจายงานใหกบหนวยงานยอย (Outsource) หลายๆหนวยงานท าใหการตรวจสอบการเขามาท างานเปนเรองยากในกรณนจงมแนวคดทจะพฒนาระบบการตรวจสอบการเขาท างานของพนกงาน โดยทเราไมจ าเปนตองไปเซนชอในส านกงานหลกคอเราจะใชระบบการสแกนใบหนาผานกลองเวบแคมเพอแสดงผลวาเราก าลงปฏบตงานอย ณ สถานทนนๆ ระบบรจ าภาพใบหนาเปนหนงในวธการพสจนยนยนตวตนบคคลโดยใชคณลกษณะจ าเพาะสวนตางๆของใบหนาจากภาพถายจากกลองทตอกบคอมพวเตอรมาประมวลผลขนตอนส าหรบการรจ าภาพใบหนานนจะประกอบไปดวยการคนหาภาพใบหนาโดยการแปลงใหอยในรปของแมแบบและน าไปเปรยบเทยบกบฐานขอมลใบหนาทมอยเพอหาบคคลในฐานขอมลทมหนาตาคลายกบภาพทน ามาเปรยบเทยบมากทสดและแสดงผลเปนใบหนานนออกมาโดยน าหลกการ Facedetection มาชวยในการการตรวจหาบรเวณทเปนใบหนาจะเปนการเลอกขอมลทมความส าคญมารจ าเทานน ซงวธการลดมตขอมลส าหรบระบบรจ าภาพใบหนาโดยใชวธการวเคราะหองคประกอบหลกจะเปนการชวยลดขอมลทไมจ าเปนจากรปภาพใบหนาทงไปท าใหใชขอมลส าหรบรจ านอยลงหลงจากนนจะไดคาไอเกน (Eigenfaces) มาและจะน าไปท าการค านวณหาคาไอเกนเฟส (Eigenfaces) เพอน าไปคนหาภาพใบหนาไอเกนซงเวลาและจ านวนรอบทใชในการเรยนรจะลดลงไปจากระบบเดมทไมลดมตขอมลมาก ในสวนของการทดสอบความถกตองระบบทมการเรยนรจากขอมลทถกลดมตแลว ยงคงมความถกตองใกลเคยงกบระบบเดมทใชขอมลจรง ค าส าคญ การรจ าใบหนา เฟสไดเรกชน การวเคราะหองคประกอบหลก

จ

กตตกรรมประกาศ

ปรญญานพนธ เรอง ระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา สามารถด าเนนการจนส าเรจลลวงไดเพราะไดรบความกรณาจากอาจารยทปรกษาโครงงาน อาจารยมาโนช ประชาและดร.กตตวณณ นมเกดผล ทคอยใหความชวยเหลอและใหค าแนะน าในทกๆดาน อกทงยงไดสละเวลาอนมคาของทานมาคอยใหค าปรกษาทกครงทประสบปญหา ขอขอบพระคณเปนอยางสง

ขอขอบพระคณ คณาจารยทกทาน ทไดประสทธประศาสตร วชาความร ใหแกขาพเจาตลอดระยะเวลาทศกษาเลาเรยน และคอยใหค าแนะน าทดมาตลอด

ขอขอบคณเพอนๆ 52346CPE ทกคนทคอยใหก าลงใจในการท างานตลอดมา ทายทสดขอกราบขอบพระคณ คณพอและคณแม ผใหก าลงใจและใหโอกาสการศกษา

อนมคายงแกลก ขอใหคณความดสงผลถงผมพระคณทกทาน คณะผจดท า

ฉ

สารบญ

หนา บทคดยอ ง กตตกรรมประกาศ จ สารบญ ฉ สารบญตาราง ซ สารบญรป ฌ บทท 1 บทน า 1 1.1 หลกการและเหตผล 1 1.2 วตถประสงค 1 1.3 ขอบเขตของโครงงาน 2 1.4 ผลทคาดวาจะไดรบ 2 บทท 2 ทฤษฎและงานวจยทเกยวของ 3 2.1 งานวจยทเกยวของ 3 2.2 ขอมลภาพ (Image) และเวกเตอรขอมล (Vector) 5 2.3 หลกการ Eigenface 6 2.4 หลกการ Face detection 10 2.5 หลกการ Geometrical Normalization 10 2.6 หลกการ Computer Vision 11 2.7 การดงลกษณะเฉพาะใบหนา (Face Extraction) 11 2.8 ขอมลแมแบบใบหนา (Face Template) 13 2.9 การเปลยนภาพสเปนภาพระดบสเทา (Gray Scale) 14 บทท 3 วธด าเนนงาน 15 3.1 แผนการด าเนนงาน 16 3.2 การออกแบบ / เครองมอ 17 3.3 ขนตอนการสราง / ขนตอนการด าเนนงาน 28 3.4 วธการทดสอบ / วธการวดผล 33 บทท 4 ผลการด าเนนงาน 33 4.1 การทดสอบสวนของเวบไซต 30

ช

สารบญ (ตอ)

หนา 4.2 การทดสอบสวนของการสแกนใบหนา 38 4.3 ผลการทดลอง 40 บทท 5 สรปผลของโครงงาน 42 5.1 สรป 42 5.2 ปญหาทพบในการด าเนนการ 43 5.3 ขอเสนอแนะ 44 บรรณานกรม 45 ภาคผนวก ก 46 แสดงสวนของโปรแกรมการสแกนใบหนา 47 ภาคผนวก ข 55 แสดงสวนของโปรแกรมสงขอมล 56 ภาคผนวก ค 61 คมอการใชงานของระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา 62 ประวตผจดท าปรญญานพนธ 81

ซ

สารบญตาราง ตารางท หนา 3.1 แผนการด าเนนงาน 16 3.2 แสดงฐานขอมล db1 27 3.3 แสดงฐานขอมล FileUpload 27 3.4 แสดงฐานขอมล LinkStandAlone 28 3.5 แสดงฐานขอมล EnableStand 28 4.1 แสดงขอมลทไดจากการทดลองพนกงานจ านวน 10 คน ทระยะหาง 25 cm 37 4.2 แสดงขอมลทไดจากการทดลองพนกงานจ านวน 10 คน ทระยะหาง 45 cm 37 4.3 แสดงผลรวมและเปอรเซนความถกตองของการตรวจสอบใบหนา 38

ฌ

สารบญรป รปท หนา 2.1 แสดงขอมลภาพแบบอารเรยและเวกเตอร 5 2.2 แสดงโมเดลภาพใบหนาโดยใชหลกการ Eigenfaces 9 2.3 แสดงขนตอนการเกบภาพเรยนร 9 2.4 แสดงจดบน Subspace 9 2.5 แสดงภาพใบหนากอนการท า Detection 10 2.6 แสดงภาพอนพทและภาพทผานการแปลงในขนตอน Geometrical

Normalization 10

2.7 โครงสรางใบหนาบคคล 11 2.8 ขอบเขตสวนทเปนดวงตา 12 2.9 ตวอยางภาพการท า Edge Detection 12 2.10 แบบจ าลองคณลกษณะใบหนา 13 2.11 ตวอยางระดบภาพสเทา(Gray Scale) 14 3.1 แสดงหลกการท างานของระบบระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวย

ใบหนา 18

3.2 Flowchart แสดงการเปรยบเทยบใบหนา 19 3.3 เปนการแสดง Site map ของเวบเพจทใชงาน 22 3.4 Flowchart แสดงการท างานในสวนของ Server 23 3.5 Flowchart แสดงการท างานในสวนของ Client 25 3.6 ER Diagram ของฐานขอมล 27 3.7 แสดงหนา Webpage ส าหรบ Login เพอทจะเขาไปส าหรบการบนทกเวลา

เขาออกการท างาน 30

3.8 แสดงหนาเวบทรอการสแกนใบหนาเพอบนทกเวลาเขา-ออกการท างาน 30 3.9 แสดงหนาเวบสวนของการเรยนร 31 3.10 แสดงหนาเวบสวนของตารางเวลาเขาออกจากการท างานของผใชงาน 31

4.1 การลงชอเขาใชในสวนของผดแลระบบ 33 4.2 หนาเวบไซตการลงทะเบยนผใชงาน 34 4.3 หนาเวบไซตส าหรบอพโหลดรปใบหนาไปไวในฐานขอมล 34

ญ

สารบญรป (ตอ)

รปท หนา 4.4 หนาเวบไซตแสดงหนาตางส าหรบเลอกรป 35 4.5 หนาเวบไซตแสดงผลรปทท าการอพโหลดเขามา 35 4.6 หนาเวบไซตลงชอเขาท างานในสวนของผใชงาน 36 4.7 หนาเวบไซตทรอการตรวจสอบใบหนา 36 4.8 หนาเวบไซตทผานการตรวจสอบใบหนาและท าการบนทกการเขาและออก

จากการท างาน 37

4.9 หนาเวบไซตแสดงการบนทกการเขาและออกการท างาน 37 4.10 แสดงหนาตางของโปรแกรมการสแกนใบหนา 38 4.11 หนาตางของการเพมรปภาพของผใชงาน 38 4.12 ใส User และ Password ของผดแลระบบ 39 4.13 ขอความแสดงผลการบนทก 39 4.14 แสดงผลการสแกนใบหนา 39 5.1 แสดงกราฟผลรวมและเปอรเซนความถกตองของการตรวจสอบใบหนา 42

บทท 1 บทน ำ

เทคโนโลยนนเปนสงทมความส าคญส าหรบมนษยเปนอยางมาก เพราะท าใหมนษยเรามการพฒนาท าใหเกดความกาวหนาและท าใหเกดสงประดษฐใหมๆขนมากมายและยงนบวนเทคโนโลยนนกยงมการพฒนาไปอยางไมหยดนง 1.1 หลกกำรและเหตผล ปจจบนส านกงานจ านวนมากไดน าเทคโนโลยสารสนเทศเขามาประยกตใชอยางแพรหลาย เพอใหมประสทธภาพในดานความสะดวกรวดเรวและความถกตอง เชน ส านกงานอเลกทรอนกส (Electronic office) เปนส านกงานทมการน าเทคโนโลยสมยใหมไมวาจะเทคโนโลยคอมพวเตอร เทคโนโลยระบบเครอขายมาใชเปนสอกลางในการจดการเอกสาร ตดตอสอสาร การตรวจสอบขอมลและการรกษาความปลอดภยรวมถงการทบคลากรในองคกรสามารถท างานจากระยะไกลหรอในต าแหนงใดๆ โดยมระบบตรวจสอบต าแหนงทท างานของผท างานผนนเพอใหบคลากรทเกยวของสามารถตดตอกลบมาไดตลอดเวลา ดงนนจงไดเกดแนวคดในการสรางระบบสแกนใบหนาผานเวบไซตแบบระบบบนทกเวลาปฏบตงานออนไลนของส านกงานเพอชวยใหระบบบนทกเวลาปฏบตงานของส านกงานใหมประสทธภาพมากยงขนสะดวกตอการคนหาขอมลและตรวจสอบสถตการลงเวลาของพนกงานเปนการชวยลดปญหาขอผดพลาดและลาชาอกทงยงไดชวยแกปญหาของปรมาณเอกสารทเพมปรมาณขนดวย จงกลาวไดวาระบบบนทกเวลาปฏบตงานออนไลนจะชวยใหการจดการและบรหารเปนเรองทไมยงยากซบซอนเหมอนปจจบนอกตอไป 1.2 วตถประสงค 1.2.1 เพอพฒนาระบบบนทกเวลาปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา ส าหรบส านกงาน 1.2.2 เพอศกษาเทคนคทางดาน Computer Vision และ Machine Learning ทเกยวของเพอเปนพนฐานความร 1.2.3 เพอพฒนาโปรแกรมรจ าใบหนาบคคลซงสามารถท างานบนเครองคอมพวเตอร 1.2.4 เพอศกษาการใช Open Source Computer Vision (OpenCV) ทเกยวของกบ Image processing

2

1.3 ขอบเขต 1.3.1 สามารถใชระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาผานระบบอนเทอรเนตได 1.3.2 การบนทกเวลาปฏบตงานจะใชรหสผานและการสแกนใบหนา 1.3.3 การสแกนใบหนาตองอยในลกษณะหนาตรง ไมยม ไมสวมแวนตา ไมสวมหมวก กรณคนตาบอดไมสามารถใชระบบนได 1.3.4 ระยะการสแกนใบหนาจะตองใหหนาอยระหวาง 25-45 เซนตเมตร จากตวกลอง 1.3.5 การใชระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาสามารถใชกบเครองคอมพวเตอรทวไปทมกลอง 1.3.6 ระบบสามารถแสดงเวลาการเขาสแกนใบหนาได 1.3.7 รปแบบการเกบภาพทใชในการสแกนใบหนาทกครงเปนในรปแบบ .JPG 1.3.8 รปในฐานขอมลทใชในการเปรยบเทยบใบหนาจะใช 5 รปตอ 1 คน 1.3.9 มความถกตองในการสแกนใบหนาไมนอยกวา 80% 1.4 ผลทคำดวำจะไดรบ 1.4.1 ประโยชนตอผพฒนาโปรแกรมความเขาใจในการใช Open Source Computer Vision (OpenCV) เพอพฒนาโปรแกรมรจ าใบหนาและรหลกการ Eigenface ซงเปนซอฟตแวรการจดจ าใบหนาจะแปลความหมายลกษณะเฉพาะของใบหนาใหเปนกลมตวเลขทเปนเอกเทศหรอเฉพาะบคคล 1.4.2 ประโยชนตอผใชงาน 1) เพอประหยดเวลาในการลงเวลาเขาออกงานภายในส านกงาน 2) เพอลดการใชทรพยากรธรรมชาต 3) เพอความสะดวกในการลงเวลาเขาออกงานภายในส านกงาน 4) ไดเทคโนโลยใหมๆมาชวยในระบบบนทกเวลาปฏบตงาน

บทท 2 ทฤษฎและงานวจยเกยวของ

การรจ าภาพจะบรรยายลกษณะของภาพในการรจ าภาพจะตองจ าแบบรปและองคประกอบภาพของแตละภาพเพอแยกแยะภาพทตางกนและลกษณะเดนของแตละภาพ ซงการมองภาพของมนษยและคอมพวเตอร ไมวาจะเปนภาพทถายโดยใชกลองธรรมดาหรอแบบดจตอลถามองในแบบของคอมพวเตอรคอจะมจดสหลายๆจดทน ามาเรยงตอๆกนจนสามารถบงบอกไดวาเรยงกนเปนรปอะไรเนอหาของรปภาพเปนอยางไรการมองเพอท าความเขาใจรปภาพไมวาจะเปนภาพถายหรอภาพทเปนแบบดจตอลในคอมพวเตอรกตาม ในมมมองของมนษยกบรปภาพหรอมมมองของคอมพวเตอรกบรปภาพเปนคนละมมกนและแตกตางกนอยางสนเชงมนษยสามารถเขาใจถงเนอหาของภาพไดวาภาพทปรากฏนนใหความพงพอใจความนาสนใจมากนอยเพยงใดและภาพนบอกอะไรสามารถสอถงความรสกอะไรบางอยางไดหรอไมและอกหลายๆความรสกทไดจากการมองภาพ แตเมอรปภาพถกน ามาท าเปนภาพในคอมพวเตอรคอมพวเตอรจะรและเขาใจภาพเปนเพยงแคเปนจดสหลายๆจดทเรยงตอกนในความสมพนธระหวางจดภาพทเหมาะสม 2.1 งานวจยทเกยวของ 2.1.1 การพฒนาระบบรจ าใบหนาบคคล โดยกฤตกา ศรพงศสข ณฏฐา ปญญาพนตระกลและธนาวฒ โชตชนาภบาล ภาควชาวทยาการคอมพวเตอร คณะวทยาศาสตรบณฑต มหาวทยาลยศรนครนทรวโรฒ [1] เปนโครงงานทจดท าขนมาเพอใชในรจ าใบหนาบคคลทท างานบนคอมพวเตอรสวนบคคลทมกลองเวบแคมตออยเทคนคการรจ าทใชในระบบนคอเทคนค Eigenface ซงการท างานของระบบสามารถแบงไดเปน 2 สวน คอขนตอนการเรยนร ซงจะน าภาพใบหนาของบคคลทตองการจะรจ ามาท าการวเคราะหองคประกอบหลกและขนตอนการรจ า ซงจะวเคราะหภาพใบหนาทดสอบของบคคลหนงๆเพอหาวาตรงกบภาพใบหนาใดทไดเกบไวในขนตอนการเรยนรหรอไม 2.1.2 การพฒนาระบบรจ าใบหนาบคคล โดยปฏวต องคสนตตกล ภาควชาฟสกสประยกต คณะวทยาศาสตรมหาบณฑต มหาวทยาลยเชยงใหม [2] เปนโครงงานทจดท าขนเพอการพฒนาระบบรจ าใบหนาบคคล ซงประกอบไปดวยการคนหาต าแหนงของภาพใบหนาและการรจ าภาพหนาตรงการคนหาต าแหนงใบหนาท าโดยคนหาโครงหนาดวยการใชวงรไปวดความคลายกบโครงหนาของภาพใบหนาการคนหาต าแหนงตาด าอาศยการปรบคาความสวางของภาพจนกระทงบรเวณกลางๆของภาพใบหนา

4

เหลอแตภาพจดของตาด าจากนนจงใชคามาตรฐานส าหรบใบหนาคนเพอค านวณต าแหนงของจมกและปากตอไป สวนการรจ าภาพใบหนาไดใชคาพารามเตอรทไดจากโครงหนาและต าแหนงของตาด า ปากและจมก น าไปเปรยบเทยบกบการวเคราะหองคประกอบหลกของภาพใบหนาและการวเคราะหฟาสฟเรยรทรานฟอรมเพอใหสามารถจ าแนกไดวาใบหนานนๆมอยในฐานขอมลเดมหรอไม 2.1.3 ระบบตรวจจบใบหนาคนขบ ปายทะเบยนรถ และภาพถายใตทองรถส าหรบการเฝาระวงการเขาออกอาคาร โดยกฤตศลป ศลานนท โซฟนา ยะขและดสตา ลองเซง ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร คณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาลยสงขลานครนทร [3] โดยโครงการทจดท าขนมาเพอการจบภาพใบหนาคนขบ ปายทะเบยนรถและภาพใตทองรถจากกลองวงจรปด โดยไดใชหลกการประมวลผลภาพมาท าการวเคราะหรปภาพจากกลองแลวเลอกใชไลบรารของ OpenCV ซงเปนไลบรารทใชงานดานการประมวลผลภาพรวมไปถงศาสตรทางดานไบโอเมตรกซ (Biometrics) ทเปนการผสมผสานเทคโนโลยทางดานชวภาพและทางดานการแพทยกบเทคโนโลยทางดานคอมพวเตอรเขาดวยกนอกทงยงมการค านวณทางดานคณตศาสตรดวย ซงสามารถทจะท าการวเคราะหสวนตางๆของรางกายไดวาสวนใดเปนใบหนาไดปายทะเบยนรถยนตและสวนของภาพใตทองรถยนตได การพฒนาโปรแกรมไดใชภาษา C และ C++ มาท าการเขยนโปรแกรมส าหรบโครงการชนนไดแยกสวนการท างานออกเปนสามสวน นนคอสวนการตรวจสอบใบหนา สวนทสองคอสวนของการคนหาปายทะเบยนและสวนสดทายคอสวนของภาพใตทองรถนนเอง 2.1.4 เทคนคการตรวจจบหนาคนดวยโครงขายทฤษฎเรโซแนนซแบบปรบตว โดยนางสาวอภรด อมพวะสร ภาควชาวศวกรรมไฟฟา คณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาวยเทคโนโลยสรนาร [4] โดยโครงการทจดท าขนมาเพอคดแยกความเปนหนาคนโดยกอนท าการคดแยกระบบจะท าการแปลงขอมลภาพดวยการวเคราะหองคประกอบหลก (Principal Component Analysis : PCA) เพอเปนการเตรยมขอมลทเปนตวแทนของขอมลภาพนนขอมลภาพทผานการแปลงนจะมขนาดของขอมลทเลกลงและยงคงขอมลทบงบอกความเปนหนาคน โดยทประสทธภาพในการคดแยกหนาคนของโครงขายสามารถยอมรบได นอกจากนนโครงขายยงมลกษณะพเศษทสามารถเรยนรรปแบบใหมไดโดยยงคงจดจ ารปแบบกอนหนานน เพอใหระบบการตรวจจบหนาคนมการเรยนรทดขนเรอยๆเหมาะสมกบการใชงานการจดจ าหนาคนไดเปนอยางด นอกจากนนแลวในขนตอนการเรยนรของโครงขายจนเนตกอลกอรทมไดถกน ามาชวยในการหาคาพารามเตอรของโครงขายทเหมาะสมทสด เพอทจะมนใจวาระบบมประสทธภาพในการคดแยกมากทสด

5

2.1.5 ระบบเปด – ปด ประตอตโนมตดวยภาพใบหนา โดยนรตศย พลเดช พฤจตร สวรรณแสงและเอกสทธ บวผด ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร คณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาลยเทคโนโลยมหานคร [5] โดยโครงการทจดท าขนมาเพอเปนการน าเสนอระบบเปด–ปดประตอตโนมตดวยภาพใบหนาโดยแบงการท างานเปน 2 สวนหลกในสวนทเปนฮารตแวรและซอฟแวรในสวนทเปนซอฟแวรไดแบงการท างานออกเปน 3 สวนยอย คอ สวนแรกเปนโปรแกรมดงภาพจากกลองวดโอ สวนทสองเปนการประมวลผลภาพ สวนทสามเปนโปรแกรมทใชควบคมฮารตแวร โดยสงเอาทพทออกทางพอรทขนานในสวนของฮารตแวรจะเปนการจ าลองการท างานของประตอตโนมต 2.2 ขอมลภาพ (Image) และเวกเตอรขอมล (Vector) ในคอมพวเตอรจะถกเกบอยในรปแบบของอารเรย 2 มต โดยทจ านวนแถว M คอ ความสงของภาพและจ านวนคอลมน N คอ ความกวางของภาพ โดยทแตละ Element ของอารเรย จะเรยกวาพกเซลโดยทต าแหนง (x,y) ของพกเซล คอคา Column Index และ Row Index ตามล าดบ ขอมลของแตละ Element คอ คาความสวาง (Intensity) ซงโดยทวไปคาความสวางของแตละพกเซลทเปนไปไดนนจะมคาอยระหวาง 0-255 ขอมลภาพ 2 มต I ขนาดกวางและสงเทากบ N และ M พกเซล สามารถแทนใหอยในรปของเวกเตอร X ขนาด NxM มต ไดโดยน าคาความสวางของแตละพกเซลมาเรยงตอกน โดยจะเรยงจากซายไปขวาและจากบนลงลาง ดงรปท 2.1

รปท 2.1 แสดงขอมลภาพแบบอารเรยและเวกเตอร

6

2.3 หลกการ Eigenface หลกการ Eigenface คอเทคนคการรจ าใบหนาบคคล Eigenface อยบนหลกการขอสงเกตคอเวกเตอรภาพใบหนา X สามารถบบอด (Compress) และสรางกลบ (Reconstruct) ได โดยการใชเวกเตอรภาพใบหนาเฉลย (Mean Image) หรอ Xm มาค านวณ จะน าภาพเรยนรไปผานกระบวนการ Face detection ซงจะท าใหไดต าแหนงของใบหนาและดวงตาในภาพ หลงจากนนขอมลภาพเฉพาะบรเวณใบหนาจะถกดงออกมาและผานกระบวนการ Normalization เพอใหไดภาพตามขนาดทตองการแลวแปลงเปนเวกเตอรภาพเรยนรทกภาพจะผานกระบวนการดงกลาวเพอท าใหเราไดชดของเวกเตอรภาพเรยนร หลงจากนนจะท าการค านวณหาภาพใบหนาเฉลย (Mean image) และค านวณหา Covariance Matrix หลงจากนนสามารถท าการวเคราะหแยกสวนคาไอเกน (Eigenvalues Decomposition) กบเมรกซ ขนตอนการรจ า (Working Phase) ในขนตอนนภาพทดสอบทประกอบไปดวยใบหนาของบคคลหนงๆจะน ามาผานกระบวนการ Facedetection และกระบวนการ Normalization แลวแปลงเปนเวกเตอร จากนนจะน าภาพไปประมวลผลเพอใหไดคาสมประสทธทเหมาะสม Eigenface เปนอลกอรธมหนงทใชในการรจ าใบหนาและการระบตวบคคล ซงมพนฐานอยบนหลกการของการวเคราะหองคประกอบหลก (Principal Component Analysis : PCA) โดยจะแทนภาพใบหนาดวยสมการเชงเสนของเวคเตอรทตงฉากกน โดยการหา Eigen Vector ของเมทรกความแปรปรวนรวม (Covariance Matrix) จากรปภาพในฐานขอมลทงหมด โดยน าภาพในฐานขอมลแตละภาพมาเกบขอมลแบบเวกเตอรแลวจงน ามาหาเวกเตอรคาเฉลยของภาพ ซงภาพใบหนาทตองการท าเปนแบบจ าลองตองเปนระดบเทา (Gray Level) เนองจากใชหนวยความจ าในการเกบขอมลนอยกวาภาพสท าใหประหยดหนวยความจ าเมอเทยบกบการเกบขอมลของภาพสท าใหภาพระดบ Gray Level ใชเวลาในการประมวลผลทเรวกวาภาพส จงตองท าการแปลภาพทใชเปนภาพรปแบบสเทา ภาพใบหนาทใชในการสรางแบบจ าลองเปนภาพระดบเทา (Gray Level) มขนาดกวาง 64 จดภาพ สง 64 จดภาพ แตละภาพจดใหอยในรปแบบของเวกเตอรขนาด 64x64=4,096 มต น าภาพทกภาพมาจดใหอยในรปแบบของเมทรก จะไดเมทรก Ai,j ซงหมายถงขอมลภาพท i มตท j [4] มขนตอนการหา Eigenface แสดงได ดงน 2.3.1 แปลภาพแตละภาพใหจดอยในรปแบบของเวกเตอร 2.3.2 น าภาพทกภาพมาจดใหอยในรปแบบเมทรก จะไดเมทรก Ai,j ซงหมายถงขอมลภาพท i มต ท j

7

4096,20

21

22221

11211

mn

AAA

AAA

AAA

nmnn

m

m

(2.1)

2.3.3 น าเมทรก Ai,j มาท าการหาคาเฉลยของแตละคอลมน ซงกคอหาคาเฉลยของทกๆ ภาพใบหนาในแตละมต

mjAxn

mean ji

n

i

j

111

,

1

(2.2)

2.3.4 หาคาเบยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) ของขอมลภาพทกๆภาพในแตละมต

mjnjmeanAC jjiij 1;1, (2.3)

2.3.5 น าคาเบยงเบนมาตรฐานมาสรางเมทรกของความแปรปรวนรวม (Covariance Matrix) เพอใชในการค านวณหาคาไอเกนและเวกเตอรไอแกนตอไป

mjjmjCCSS jiji

n

i

jjjj

2112,1,

1

1,22,1 ;11

Covariance Matrix S = C x CT (2.4) 2.3.6 น าเมทรกของความแปรปรวนรวมทไดมาค านวณคาไอเกนและเวกเตอรไอเกนโดยคาไอเกน (Eigen Values)

tSS (2.5)

และเวกเตอรไอเกน (Eigen Vector)

CSe (2.6)

2.3.7 ผลลพธจากการค านวณจะไดคาไอเกน ( λ ) และเวกเตอรไอเกน (e) ซงขอมลทงสองจะมความสมนย (Correspondence) ซงกนและกน

8

2.3.8 โดย V = [v1v2v3,...,vn] เปนเมทรกทแตละหลกเปน Eigenvector ของ S ซง Eigenvector vj เปนฐานหลกของ Row Space แตสงทตองการคอ ฐานหลกของ Column Space เนองจากภาพทเราน ามาสรางเปนเมทรก A แตละภาพถกวางอยในแนวหลก (Column) จงท าการหาฐานหลกของ Column Space ของเมทรก A จากสมการ

j

j

AVu

1 (2.7)

2.3.9 เมอ λj คอ Eigenvalue ทสมพนธกบ vj Eigenvector แลวจะเรยกเวกเตอร uj วา Eigenface เนองจากหลก(Column)ของเมทรก A ประกอบดวยเวกเตอรของรปใบหนา เพราะฉะนน u1u2,…,ur เปน Orthonormal Basis ของ Column Space ของเมทรก A หรอปรภมภาพใบหนา (Face space) ดงนน จะไดวา

nniiijji uwuwuwmeanA 1,22,11,, ...1

(2.8) โดยท

jjiji ujmeanAw ..,, (2.9)

2.3.10 จะได w(i,j) เปนตวเลขทเกดจากภาพในฐานขอมลหมายเลขท i กบ Eigenface ท j ท าใหไดวา A(i,j) สามารถเขยนแทนดวยคาน าหนก

ni

i

i

i

w

w

w

,

2,

1,

(2.10)

2.3.11 การรจ าใบหนาท าไดโดยน าคาน าหนกมาเปรยบเทยบกบคา Euclidean Norm ซง Euclidean เปนคาทใชในการเปรยบเทยบระยะทางระหวางจดดงกลาวกบจดอน ทมอยในฐานขอมลและหาคาทนอยทสดถงจะระบวาเปนบคคลนน

9

testimin (2.11)

รปท 2.2 แสดงโมเดลภาพใบหนาโดยใชหลกการ Eigenface (a) ภาพอนพต (b) ชดภาพ Eigen

faces (c) ภาพสรางกลบโดยการโปรเจคลงบน Subspace และบบอด (d) ภาพสรางกลบ โดยใช JPEG ค าอธบายของหลกการ Eigenface สามารถแบงไดเปน 2 สวนตามขนตอนการ เรยนร และขนตอนรจ าไดดงน

(a) (b) (c)

รปท 2.3 แสดงขนตอนการเกบภาพเรยนร (a) ภาพใบหนา (Enroll image) (b) ภาพในขนตอน

Face Detection (c) ภาพทผานกระบวนการ Normalization

รปท 2.4 แสดงจดบน Subspace

10

2.4 หลกการ Face Detection หลกการ Face Detection คอการตรวจหาบรเวณทเปนใบหนาคนในภาพหนงๆ ซงถกออกแบบมาใหท าการเปรยบเทยบใบหนาบคคลทกบฐานขอมลใบหนาทใชในขนตอนการสรางแมแบบและขนตอนการเปรยบเทยบอาจแตกตางกนไปแลวแตการออกแบบระบบของแตละระบบ แตละความถนดและความคดของผพฒนาโปรแกรมโดยทวไปภาพหนงๆจะประกอบไปดวยสวนทเปนใบหนาและสวนทเปนพนหลง (Background) เปนฟงกชนส าหรบตรวจจบใบหนาทมอยบน OpenCV ตวอยางรปท 2.5 โดยทผลลพธของ Face Detection จะไดเปนต าแหนง x,y ในภาพของจดซายบน (x1,y1) และจดขวาลาง (x2,y2) ของสเหลยมทลอมบรเวณใบหนา

รปท 2.5 แสดงภาพใบหนากอนการท า Detection

2.5 หลกการ Geometrical Normalization Geometrical Normalization คอจะการดงเฉพาะสวนบรเวณใบหนาในภาพหนงๆและแปลงใหเปนขนาดทเทากนเพอสามารถใชในการเปรยบเทยบได เราจะก าหนดขนาดของภาพทผานการแปลง (Normalized image) ใหมคาเทากบกวาง 100 พกเซล สง 140 พกเซล แสดงดงรปท 2.6

รปท 2.6 แสดงภาพอนพทและภาพทผานการแปลงในขนตอน Geometrical Normalization

11

จากขนตอน Face/Eye Detection เราจะไดต าแหนงของใบหนาและต าแหนงของดวงตาทงสองขางสมมตวาคอคา (x1,y) และ (x2,y) แสดงในรปท 2.6 ซาย เราจะท าการค านวณหาต าแหนงเรมตน (sx,sy) ความกวางและความสงของบรเวณทจะท าการตดภาพแลวแปลงเปนขนาด 100 x 140 ดงรปท 2.6 ดานขวา 2.6 หลกการ Computer Vision Computer Vision คอการประมวลผลภาพเพอใหคอมพวเตอรสามารถเขาใจทศนยภาพหรอแยกแยะวตถตางๆได เชน 2.6.1 Detection เชนการวเคราะหวาสวนไหนเปนใบหนาการแยกแยะวตถตางๆ เชนวตถทมทรงกลม ทรงเหลยม การตรวจสอบความเคลอนไหว ความเรวของวตถตางๆ เชนงานเกยวกบจราจร 2.6.1 Identification การวเคราะหลกษณะเฉพาะของวตถตางๆ เชน การรจ าใบหนา การคนหาใบหนาทใกลเคยง วเคราะหลกษณะของใบหนา หนายม หนาโกรธ วเคราะหลายมอ 2.7 การดงลกษณะเฉพาะใบหนา (Face Extraction) ขนตอนนเปนการดงลกษณะเฉพาะของใบหนาบคคล ดวยการหาองคประกอบตางๆบนใบหนา เชน ดวงตา คว จมก ปาก เปนตน โดยไดพจารณาเฉพาะดวงตาซาย ดวงตาขวาและปาก เนองจากเมอท าการลากเสนตรงเชอมโยงระหวางจดกงกลางของลกษณะเฉพาะทงสามนจะไดรปสามเหลยมดงแสดงในรปท 2.7

รปท 2.7 โครงสรางใบหนาบคคล เพอทระบบจะไดใชคณสมบตของรปสามเหลยมคลายชวยในการพจารณาหาความคลายคลงกนระหวางภาพใบหนาของแตละบคคลตอไปไดการดงลกษณะเฉพาะใบหนาประกอบดวยขนตอนการท างานทส าคญคอ การหาต าแหนงดวงตา (Eye Localization) และ การหาต าแหนงปาก (Mouth Localization)

12

2.7.1 การหาต าแหนงดวงตา เนองจากดวงตามลกษณะคลายวงกลม จงไดน า Circle Hough Transform (CHT) เขามาชวยในการคดกรองวงกลมทปรากฏในบรเวณของภาพสวนทเปนใบหนาบคคล โดยวงกลมทคดกรองไดน เปนวงกลมบนบรเวณของภาพใบหนาสวนทคาดวาจะเปนดวงตา ซงมโอกาสทระบบจะไดวงกลมบนบรเวณใบหนาทไมใชดวงตา ดงนนจงไดน าโครงสรางใบหนาเขามาชวยในการพจารณาคดเลอกเฉพาะวงกลมทมโครงสรางใกลเคยงกบดวงตา โดยไดท าการทดลองหาคา Threshold ของขอบเขตสวนทเปนดวงตาทงสองขาง ดงแสดงในรปท 2.8

รปท 2.8 ขอบเขตสวนทเปนดวงตา 2.7.2 การหาต าแหนงปาก ในการหาต าแหนงปากนน ระบบไดน าภาพทมลกษณะเปนภาพ Gray Scale ตรวจจบขอบโดยวธโรเบรต (Robert Edge Detection) ท าใหไดภาพทแสดงโครงรางใบหนาและขอบปาก ดงแสดงในรปท 2.9 จากนนท าโปรเจกชนในแนวแกนนอนกบภาพทไดเพอใหไดต าแหนงของปาก

ก. ข.

รปท 2.9 ตวอยางภาพการท า Edge Detection ก. ตวอยางภาพทรบเขา ข. ภาพทไดจากการท า Robert Edge Detection

13

2.7.3 ขอมลคณลกษณะใบหนา ลกษณะเฉพาะของภาพใบหนา คอต าแหนงดวงตาและต าแหนงปากทไดในขนตอนกอนหนาน ระบบท าการหาจดศนยกลางของดวงตาซาย (L) จดศนยกลางของดวงตาขวา (R) และจดกงกลางปาก (M) จากนนท าการวดระยะทางระหวางจดทงสาม ไดระยะทางจากดวงตาซายถงดวงตาขวา (a) ดวงตาซายถงจดกงกลางปาก (b) ดวงตาขวาถงจดกงกลางปาก (c) เมอลากเสนเชอมตอระหวางจด L, R และ M จะไดรปสามเหลยม ท าใหสามารถหาคามมภายในของสามเหลยมได (x, y, z) คาทงหมดถกรวบรวมเปนคณลกษณะของภาพใบหนา ดงรปท 2.10

รปท 2.10 แบบจ าลองคณลกษณะใบหนา 2.8 ขอมลแมแบบใบหนา (Face Template) ในขนตอนน ระบบท าการเกบรวบรวมขอมลลกษณะใบหนาของแตละบคคลไวในฐานขอมล เพอใชเปนขอมลแมแบบใบหนาตอไปรปท 9.9 แสดงใหเหนขอมลแมแบบใบหนาซงประกอบไปดวย 2.8.1 ระยะทางจากจดศนยกลางของดวงตาซายถงจดศนยกลางของดวงตาขวา (a) 2.8.2 ระยะทางจากจดศนยกลางของดวงตาซายถงจดกงกลางปาก (b) 2.8.3 ระยะทางจากจดศนยกลางของดวงตาขวาถงจดกงกลางปาก (c) 2.8.4 มมระหวาง a และ b (องศา) 2.8.5 มมระหวาง a และ c (องศา) 2.8.6 มมระหวาง b และ c (องศา)

14

2.9 การเปลยนภาพสเปนภาพระดบสเทา (Gray Scale) การเปลยนภาพส (RGB) กระบวนการนจะท าใหภาพทไดสามารถน ามาประมวลผลไดงายขนและรวดเรวขน เพราะวาการทจะมการวเคราะหการตรวจจบว ตถจะมการน าภาพมาเขากระบวนการตามขนตอนตางๆ ซงถาน าภาพสมาเขากระบวนการท างานจะท าใหเกดความชาเพราะวาภาพสแตละภาพจะประกอบไปดวยภาพสามภาพประกอบกนประกอบไปดวยภาพโทนสแดงภาพโทนสเขยวและภาพโทนสน าเงนฉะนนการทจะเขาถงภาพและประมวลผลกจะตองเขาถงขอมลทงสามขอมล (แดงเขยวน าเงน) แตระดบสเทานนจะท าไดงายและเรวกวาเพราะมเพยงโทนสเดยวเนองจากภาพสแตละจดภาพนนจะประกอบไปดวยขอมล 3 คาคอสแดง R สเขยว G สน าเงน B ดงนนการทจะแปลงเปนระดบสเทาจะมการใชสตรตางๆในการแปลงมากมายแตสตรทนยมใชมากทสดจะเปนสตรของ Craig Mark Wart ดงสมการท 2.11

Y = 0.3 * R + 0.59 * G + 0.11* B (2.11)

โดยท R แทน คาสของสแดง G แทน คาสของสเขยว B แทน คาสของสน าเงน Y แทน คาสของระดบสเทา โดยรปทอยในรปแบบ RGB นนขอมลจะเกบอยในรปแบบเมทรกซสามมตซอนกนอยเมอเปน Gray Scale แลวผลลพธจะเหลอเมทรกซเดยวตวอยางเชน

ก. ข.

รปท 2.11 ตวอยางภาพระดบสเทา (Gray Scale)

บทท 3 วธการด าเนนงาน

ในบทนเราไดใหความส าคญในเรองของการออกแบบ โดยเนอหาภายในบทนเราไดรวบรวมภาพรวมทงหมดของระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนานน โดยมแผนการด าเนนงานรวมไปถงวธการทดสอบโดยแบงออกเปน 2 สวนคอ สวนของเวบไซตและสวนของโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนา ดงตอไปน 3.1 แผนการด าเนนงานของโครงการ การด าเนนงานเรมจากศกษามาตรฐานของกรอบมาตรฐานการเรยนรวามการท างานอยางไร ใครเกยวของกบระบบบางและท าการออกแบบการท างานของระบบวาควรจะเปนอยางไร ตารางท 3.1 แผนการด าเนนงานของโครงการ

แสดงแผนการด าเนนงาน แสดงการด าเนนงานจรง

ระยะเวลาปฏบตงาน ขนตอนด าเนนงาน

เดอน (พ.ศ. 2554- พ.ศ. 2555)

ส.ค. ก.ย. ต.ค. พ.ย. ธ.ค. ม.ค. ก.พ.

1.ศกษาความเปนไปไดของโครงงาน

2.รวบรวมทฤษฎทจะใชในการท าโครงงาน

3.จดท าโครงงานเสนออาจารยประจ าวชา

4. ศกษาคนควางานวจย ท ใกล เ คยงกบโครงงาน

5.ศกษาคนควาออกแบบการท างานโดยรวมทงหมด

6.สอบหวขอโครงงาน

7.ท าเอกสารโครงงานบทท 1-3

16

ตารางท 3.1 แผนการด าเนนงานของโครงการ (ตอ)

แสดงแผนการด าเนนงาน แสดงการด าเนนงานจรง 3.2 การออกแบบ / เครองมอ สวนของการออกแบบ และสรางระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนามการออกแบบการท างานโดยจะแบงออกเปน 2 สวน คอ การออกแบบดานโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนา และการออกแบบทางดานเวบไซต โดยมหลกการท างานของระบบดง รปท 3.1

ระยะเวลาปฏบตงาน ขนตอนด าเนนงาน

เดอน (พ.ศ. 2555)

เม.ย. พ.ค. ม.ย. ก.ค. ส.ค. ก.ย. ต.ค.

8.ออกแบบโปรแกรมและศกษาทฤษฎทเกยวของ

9.เขยนโปรแกรมโปรแกรมการรจ าใบหนา

10.ทดลองและปรบปรงโปรแกรม

11.ออกแบบเวบไซต

12.เขยนเวบไซต

13.ทดลองและปรบปรงเวบไซต

14.ทดลองการเชอมตอระหวางโปรแกรมกบเวบไซต

15.บนทกผล สรปผลการทดลองการท างาน

16.จดท าปรญญานพนธ คมอ และเอกสารทเกยวของ

17.สอบโครงงานจบ

18.สง รปเลมปรญญานพนธ ค มอ และเอกสารทเกยวของ

17

รปท 3.1 แสดงหลกการท างานของระบบระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา 3.2.1 หลกการท างานของระบบ จากรปท 3.1 สามารถอธบายการท างานของระบบทใชในการออกแบบและสรางระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา คอ เมอผใชงานระบบเขาสเวบไซตจะเขาส Home Page ในการ Login เขาสระบบ เมอเขาจะพบกบ 2 ตวเลอก คอ 1) การเรยนร คอ การน าภาพไปเกบใชในเครอง Server เพอใชในการประมวลผล 2) การบนทกเวลาเขาท างาน คอ การน าภาพทไดมาประมวลผลกบภาพทอยในเครอง Server เมอมความถกตองจะสงขอมลของผใชงานระบบไปท Webpage แตถาภาพทไดมาไมถกตองจะใหผใชระบบถายภาพใหมในสวนขอมลทไดมาจะมการแสดงเวลาการเขาท างานของผใชระบบ 3.2.2 การออกแบบดานโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนา

ในสวนของโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนาจะกลาวถงการท างานในสวนตางๆทใชในการเปรยบเทยบใบหนา เชน การแปลงภาพใหเปน Binary และการเปรยบเทยบใบหนาเปนตน โดยในสวนของโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนาน จะแสดงอยในรปแบบของระบบผงงานหรอ Flowchart ดงรปท 3.2

18

รปท 3.2 Flowchart แสดงการเปรยบเทยบใบหนา

D

File.ReadAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt"); ดงขอมลใบหนาจากฐานขอมล

Start

Image<Bgr, Byte>currentFrame; Capture grabber;

HaarCascade face; HaarCascade eye;

ก าหนดคาเรมตนของตวแปร

E

Y Account MyAccountLogin = new Account();

ตรวจสอบUserและpasswordของAdmin

Resize(320, 240) ลดขนาดของภาพ

A B

grabber = new Capture(); grabber.QueryFrame(); ตรวจหาการเคลอนไหว

Resize(320, 240) ลดขนาดของภาพ

N

เพมใบหนา

19

รปท 3.2 Flowchart แสดงการเปรยบเทยบใบหนา (ตอ)

MCvTermCriteria(ContTrain, 0.001); การเปรยบเทยบใบหนาทมตวเลขของภาพซ า

สงสด

MCvAvgComp[ ][ ] facesDetected ตรวจจบใบหนา

foreach (MCvAvgComp finfacesDetected[0]) การด าเนนการตรวจสอบแตละองคประกอบทตรวจ

พบ

currentFrame.Convert<Gray, Byte>(); แปลงภาพสใหเปนโทนสเทา

currentFrame.Draw(f.rect, new Bgr(Color.Red), 2); วาดกรอบสเหลยมลงบนใบหนาทตรวจพบ

imageBox1.Image = TrainedFace; แสดงใบหนาเพมเขามาในโทนสเทา

File.WriteAllText(Application.StartupPath+"/TrainedFaces/TrainedLabels.txt",trainingImages.ToAr

ray().Length.ToString() + "%");

น าขอมลทงหมดทไดมาสงใหฐานขอมล

A

MCvAvgComp[ ][ ] facesDetected ตรวจจบใบหนา

foreach (MCvAvgComp finfacesDetected[0]) การด าเนนการตรวจสอบแตละองคประกอบทตรวจ

พบ

currentFrame.Convert<Gray, Byte>(); แปลงภาพสใหเปนโทนสเทา

B D E

ผลการเปรยบเทยบ

ยอมรบได

C

Y

N

20

รปท 3.2 Flowchart แสดงการเปรยบเทยบใบหนา (ตอ)

จากรปท 3.2 เปน Flowchart แสดงการท างานทจะใชในการเปรยบเทยบใบหนา ซงอธบายเปนขนตอนในเบองตน ไดดงน

1) รบขอมลจากฐานขอมล 2) ตรวจหาการเปลยนแปลงในกลอง 3) น าภาพทไดมาลดขนาดลงและเปนจากภาพสมาเปนภาพโทนสเทา 4) คนหาใบหนาจากภาพทไดมา 5) ท าการแปลงภาพทไดรบมาใหเปนเมทรกซ 6) วาดกรอบสเหลยมลงบนใบหนาทพบ 7) ท าการเปรยบเทยบใบหนาทไดรบมากบภาพทอยในฐานขอมล

WriteLinkStandAlone(label7.Text); สงขอมลใหฐานขอมล

currentFrame.Draw(name, ref font, new Point(f.rect.X - 2, f.rect.Y - 2), new

Bgr(Color.LightGreen)); เขยนชอไดรบการยอมรบ

C

End

EigenObjectRecognizerrecognizer=newEigenObjectRecognizer(trainingImages.ToArray

(),labels.ToArray(),3000, ref termCrit); ท าการรจ าใบหนา

21

8) เขยนชอทไดรบการยอบรบวาเปนบคคลนนจรงลงบนกรอบสเหลยม 9) สงขอมลทไดการยอมรบไปยงฐานขอมล จากขนตอนตางๆทกลาวมาในขางตนคอรปแบบของการประมวลผลในโปรแกรม

3.2.3 การออกแบบดานเวบไซต การออกแบบ Webpage เปนการออกแบบระบบการแสดงผลการเชอมตอของโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนา และผใชงานระบบ รวมเปนการออกแบบหนาเวบทใชส าหรบการถายภาพและแสดงผล โดยการออกแบบ Webpage ของระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาใชภาษา C# ในการออกแบบและเขยนหนา ซงการออกแบบมรายละเอยดดงน

รปท 3.3 เปนการแสดง Sitemap ของเวบเพจทใชงาน จากรปท 3.3 เปนการแสดง Sitemap ของ Webpage ทใชงานซงประกอบดวย 2 สวนหลกคอ Home Page และการเรยนรและการบนทกเวลาเขาท างาน โดยในสวนของการเรยนรและการบนทกเวลาเขาท างานนนจะเปนสวนทใชในการ Login เขาสหนาเวบส าหรบการบนทกเวลาเขาท างานและการเรยนร ซงมรายละเอยดดงน

ในสวนของการรบสงขอมลจากเครอง Server ไปยงเครอง Client จะกลาวถงการท างานในสวนตางๆ ทใชในการรบสงขอมลจากเครอง Server ไปยงเครอง Client เชน การรบขอมลจากเครอง Client และการแปลงขอมลออกมาใชงานเปนตน โดยในสวนของการรบสงขอมลจากเครอง Server ไปยงเครอง Client จะแสดงอยในรปแบบของระบบผงงานหรอ Flowchart ดงรปท 3.4

22

รปท 3.4 Flowchart แสดงการท างานในสวนของ Server จากรปท 3.4 เปน Flowchart แสดงการท างานทจะใชในรบสงขอมลจากเครอง Server ไปยงเครอง Client ซงอธบายเปนขนตอนในเบองตน ไดดงน

1) รบคา IP Address 2) ตรวจสอบวา IP Address ทไดรบมาวาตรงกบ IP Address ของเครอง Server

จรงหรอไม

Start

IPAddress ip =IPAddress.Parse(IPAdress); รบคา IP Address ของServer

ตรวจสอบหมายเลข IP Address

ByteCountIncomming = socket.Receive(IncommingMSG); รบ Request จากฝง Client

Socket socket = listener.AcceptSocket(); สราง Socket เพอรบคาจาก Client

WriteLinkStandAlone(StrIncommingData); เชอมตอกบ Database

End

N

Y

23

3) สราง Socket เพอใชในการเกบขอมลทไดรบมาจากเครอง Client 4) รบขอมลทไดมาจากเครอง Client มาเกบไวใน Socket 5) ท าการแปลงขอมลทไดรบมาใหกลบมาเปนคาเดม 6) ท าการสงขอมลทไดรบมาไปยงฐานขอมล

จากขนตอนตางๆทกลาวมาในขางตนคอรปแบบของการรบสงขอมลจากเครอง Serverไปยงเครอง Client ในสวนของการรบสงขอมลจากเครอง Client ไปยงเครอง Server จะกลาวถงการท างานในสวนตางๆ ทใชในการรบสงขอมลจากเครอง Client ไปยงเครอง Server เชน การสงขอมลไปยงเครอง Server และการแปลงขอมลจาก Binary ใหเปน String เปนตน โดยในสวนของการรบสงขอมลจากเครอง Client ไปยงเครอง Server จะแสดงอยในรปแบบของระบบผงงานหรอ Flowchart ดงรปท 3.5

24

รปท 3.5 Flowchart แสดงการท างานในสวนของ Client

Start

TcpClient client = new TcpClient(); ท าการเปดการใชงาน TCP Client

string ServerIP = Console.ReadLine(); รบคา IP Address Server

Stream stream = client.GetStream(); สรางตวแปรไวเกบขอมล Stream

หมายเลข IP Address ตรงกบ IP Address Server

client.Connect(ServerIP, 12345); เชอมตอไปยง Server

string SendStr = ReadLinkStandAlone(); แปลงขอมลเปน String

byte[] BuffSendStr = endcode.GetBytes(SendStr); น าขอมลทแปลงแลวมาใสใน Stream

stream.Write(BuffSendStr, 0, BuffSendStr.Length); สง Stream ไปยง Server

End

Y

N

25

จากรปท 3.5 เปน Flowchart แสดงการท างานทจะใชในรบสงขอมลจากเครอง Client ไปยงเครอง Server ซงอธบายเปนขนตอนในเบองตน ไดดงน

1) เปดฟงกชน TCP Client 2) รบคา IP Address 3) ตรวจสอบวา IP Address ทไดรบมาวาตรงกบ IP Address ของเครอง Server

จรงหรอไม 4) สรางตวแปร Stream เพอใชในการสงขอมลไปยงเครอง Server 5) น าขอมลทไดรบมาแปลงเปน String 6) จากนนน าขอมลทเปน String มาใสลงใน Stream 7) แลวท าการสงขอมลทเปน Stream ทงหมดไปยงเครอง Server

จากขนตอนตางๆทกลาวมาในขางตนคอรปแบบของการรบสงขอมลจากเครอง Client ไปยงเครอง Server

26

3.2.4 การออกแบบฐานขอมลเพอเกบขอมลของพนกงานและขอมลสถตการเขาใชงานของพนกงาน โดยออกแบบ ER diagram ดงน

MemberTimeIN

Status

MemberID

MemberBranch

MemberTimeOuUT

User_Name

MemberEmail

MemberAddress

NameLastName Pass_word

db1

FileSize

FileData

ContentType

Filename

FileIDFileUpload

StandIDStandData LinkStandAlone

Enable_cmdEnable_ID EnableStand

WorkingCnt

รปท 3.6 ER Diagram ของฐานขอมล

27

1) แสดงตารางฐานขอมล db1 เปนตารางใชเพอเกบขอมลตางๆของพนกงาน

ตารางท 3.2 แสดงฐานขอมล db1

ล าดบ แอตทบว (Attribute)

ความหมาย (Descriptions)

ชนด/ขนาด

(Type/Size)

คย

(Key)

1 NameLastName ชอ-นามสกล Text

2 MemberAdress ทอย Text 3 MemberEmail อเมล Text 4 MemberBranch แผนก Text 5 MemberTimeOUT เวลาท Log out Text 6 MemberTimeIN เวลาท Log in Text 7 Status สถานะการเขาท างาน Text 8 MemberID รหสพนกงาน Text PK 9 User_Name ชอผใชงานระบบ Text 10 Pass_Word รหสผาน Text 11 WorkingCnt สถตการเขาท างาน Text

2) แสดงตารางฐานขอมล FileUpload เปนตารางใชเพอเกบขอมลตางๆของไฟล

รปภาพทไดอพโหลดจาก Webpage

ตารางท 3.3 แสดงฐานขอมล FileUpload

ล าดบ แอตทบว (Attribute)

ความหมาย (Descriptions)

ชนด/ขนาด (Type/Size)

คย (Key)

1 FileID ล าดบของไฟลรปภาพ AutoNumber

2 Filename ชอของรปภาพ Text PK

3 FileSize ขนาดของรปภาพ Number

28

4 ContentType นามสกลของรปภาพ Text

5 FileData Binary ของรปภาพ OLE Object

3) แสดงตารางฐานขอมล LinkStandAlone เปนตารางใชเพอเกบขอมลตางๆทไดรบ

จากเครอง Client

ตารางท 3.4 แสดงฐานขอมล LinkStandAlone

ล าดบ

แอตทบว (Attribute)

ความหมาย (Descriptions)

ชนด/ขนาด (Type/Size)

คย (Key)

1 StandData ขอมลทไดรบจากเครอง Client

Text

2 StandID ล าดบของขอมลทไดรบ AutoNumber

4) แสดงตารางฐานขอมล EnableStand เปนตารางใชเพอตรวจสอบการเชอตอ

ระหวางเครอง Server กบเครอง Client

ตารางท 3.5 แสดงฐานขอมล EnableStand

ล าดบ แอตทบว (Attribute)

ความหมาย (Descriptions)

ชนด/ขนาด (Type/Size)

คย (Key)

1 Enable_ID ล าดบของขอมลทไดรบ

Enable_cmd

2 Enable_cmd สถานะการเชอมตอ Text

29

รปท 3.7 แสดงหนา Webpage ส าหรบ Login เพอทจะเขาไปส าหรบการบนทกเวลาเขา-ออกการ ท างาน

รปท 3.8 แสดงหนาเวบทรอการสแกนใบหนาเพอบนทกเวลาเขาออกการท างาน

30

รปท 3.9 แสดงหนาเวบสวนของการเรยนร

รปท 3.10 แสดงหนาเวบสวนของตารางเวลาเขาออกจากการท างานของผใชงาน 3.3 ขนตอนการสราง / ขนตอนการด าเนนงาน 3.3.1 ขนตอนการสรางทางดานของโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนา ขนตอนการสรางทางดานของโปรแกรมเปรยบเทยบใบหนาส าหรบระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา นนมแสดงขนตอนการสรางดงน 1) ท าการเขยนชดค าสงตามทไดออกแบบไวแลว 2) เมอเขยนชดค าสงเสรจกท าการโหลดเขาไปในเครอง Server เพอทดสอบ 3) ท าการปรบปรงแขไขหากโปรแกรมท างานไมถกตอง

31

4) เขยนชดค าสงอนๆเพมตอไปจนครบทกชดค าสง 3.3.2 ขนตอนการสรางทางดานของการสราง Webpage ขนตอนการสรางทางดานของการสราง Webpage ส าหรบระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา นนมแสดงขนตอนการสรางดงน 1) เขยน Webpage ตามการออกแบบดวยภาษา C# เรมจากหนา Home Page 2) เขยน Webpage ในสวนของการ Login ตามการออกแบบ 3) เขยน Webpage หนาการบนทกเวลาเขาท างาน และการเรยนร 4) เขยน Webpage หนาการบนทกภาพ 5) ท าการทดสอบการท างานของ Webpage ทงหมด 6) ปรบปรงแกไขใหมความสมบรณพรอมใชงาน 3.4 วธการทดสอบ / วธการวดผล 3.4.1 วธการทดสอบ 1) ทดสอบความถกตองในการสแกนใบหนาไมนอยกวา 80% 2) สามารถสงภาพจาก Webpage มาไวในเครอง Server ได 3) สามารถสงขอมลรายละเอยดของผใชงานระบบและตารางเวลาท างาน มาแสดงบนหนา Webpage ได 4) ทดสอบการท างานตามขอบเขตทไดก าหนดเอาไว

บทท 4 ผลการด าเนนงานและการวเคราะห

การทดสอบการใชระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา ถอเปนสวนทส าคญอยางหนงทสามารถบนทกการปฏบตงานและแสดงผลของระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาสามารถดไดจากสวนน ซงเราไดใหมการท างานในสวนของการตรวจสอบใบหนาของพนกงาน แบงออกเปน 2 สวน คอ สวนของเวบไซตและสวนของการสแกนใบหนา โดยมผลการด าเนนการดงน 4.1 การทดสอบสวนเวบไซต การแสดงผลของเวบไซตไดใชภาษาทใชในการเขยนเวบไซตตางๆยกตวอยางเชน HTML เปนตน จะไดการแสดงผลของเวบไซตออกเปน 2 สวน ดงน 4.1.1 แสดงผลของเวบไซตสวนของผดแลระบบ

รปท 4.1 การลงชอเขาใชในสวนของผดแลระบบ จากรปท 4.1 เปนหนาแรกของเวบไซตเพอใชในการ Login ของผดแลระบบ เขาสการเพมผใชงาน อพไฟลรปลงเวบไซต และลบผใชงาน

33

รปท 4.2 หนาเวบไซตลงทะเบยนผใชงาน จากรปท 4.2 เปนหนาเวบไซตส าหรบใหผควบคมการลงทะเบยนของผใชงาน ท าการกรอกขอมลสวนตวเพอบนทกลงในฐานขอมลและยงสามารถคนหาผใชงาน

รปท 4.3 หนาเวบไซตส าหรบอพโหลดรปใบหนาไปไวในฐานขอมล จากรปท 4.3 เปนหนาเวบไซตส าหรบอพโหลดรปภาพของผ ใชงานเพอน าไปเปรยบเทยบใบหนาและแสดงผลในเวบไซต

34

รปท 4.4 หนาเวบไซตแสดงหนาตางส าหรบเลอกรป จากรปท 4.4 เปนหนาตางส าหรบเลอกรปเพอน าไปแสดงผลในเวบไซต โดยทนามสกลของรปนนตองเปน.JPG เทานนและชอของรปตองใสเปนรหสพนกงานเทานน

รปท 4.5 หนาเวบไซตแสดงผลรปทท าการอพโหลดเขามา จากรปท 4.5 เปนหนาเวบไซตแสดงผลรปทเลอก โดยทางดานซายจะเปนรปทเลอกใช สวนทางดานขวาจะเปนรปทเกบลงในฐานขอมล

35

4.1.2 แสดงผลของเวบไซตสวนของผใชงาน

รปท 4.6 หนาเวบไซตลงชอเขาท างานในสวนของผใชงาน จากรปท 4.6 เปนหนาแรกของเวบไซตเพอใชในการ Login เพอเขาสการระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา

รปท 4.7 หนาเวบไซตทรอการตรวจสอบใบหนา จากรปท 4.7 เปนหนาเวบไซตเพอรอการตรวจสอบใบหนา โดยใชตวโปรแกรมการสแกนใบหนาทางฝงผใชงาน ท าการตรวจสอบใบหนาเขามา

36

รปท 4.8 หนาเวบไซตทผานการตรวจสอบใบหนาและท าการบนทกการเขาและออกจากการ ท างาน จากรปท 4.8 เปนหนาเวบไซตทผานการตรวจสอบใบหนาและท าการบนทกการเขาและออกการท างาน โดยระบบจะบนทกเวลาเขาการท างานใหโดยอตโนมต เมอตองการออกจากระบบใหกดปม Log Out เพอท าการแสกนใบหนาบนทกเวลาออกจากระบบ

รปท 4.9 หนาเวบไซตแสดงการบนทกการเขาและออกการท างาน

37

จากรปท 4.9 เปนหนาเวบไซตแสดงการบนทกเขาและออกการท างาน โดยจะมการแสดงเวลาเขาออกจากการท างานและสถตการใชงาน 4.2 การทดสอบสวนของการสแกนใบหนา การตรวจสอบใบหนาไดใชทฤษฎตางๆ ยกตวอยางเชน Eigenfaces, Face Detection, Haar Cascade Classifier เปนตน จะไดการแสดงผลดงน 4.2.1 เปดโปรแกรมการสแกนใบหนา

รปท 4.10 แสดงหนาตางของโปรแกรมการสแกนใบหนา จากรปท 4.10 ในสวนของโปรแกรมนนจะมปมทส าคญคอปมเพมใบหนา ทใชในการเพมรปภาพของผใชงาน

รปท 4.11 หนาตางของการเพมรปภาพของผใชงาน

38

จากรปท 4.11 ใหผใชงานกรอกขอมลลงในชอง Name โดนใหใชเปนรหสนกศกษาหรอรหสพนกงานเทานน แลวกดปม เพมใบหนา เพอเพมรปภาพของผใชลงในฐานขอมล

รปท 4.12 ใส User และ Password ของผดแลระบบ จากรปท 4.12 ใหใส User และ Password ของผดแลระบบ เพอท าการบนทกภาพ

รปท 4.13 ขอความแสดงผลการบนทก

39

รปท 4.14 แสดงผลการแสกนใบหนา

จากรปท 4.14 โปรแกรมจะท าการสแกนใบหนาโดยการตกรอบทกใบหนาทพบ และท าการประมวลผลวาใบหนาทตรวจพบเปนของผใชหรอไม 4.3 ผลการทดลอง การทดลองนไดท าการทดสอบระยะหางจากตวกลองกบพนกงานจ านวน 10 คน ซงคาทไดจากการบนทกนนสามารถน ามาบนทกลงในตารางเพอน าคาทไดนนมาค านวณแลวน ามาแสดงผลหาความถกตองของใบหนา ตารางท 4.1 แสดงขอมลทไดจากการทดลองพนกงานจ านวน 10 คน ทระยะหาง 25 cm

คน จ านวนครง จ านวนทตรวจสอบได (ระยะหาง 25 cm)

% ความถกตอง

1. 10 9 90 2. 10 10 100 3. 10 7 70 4. 10 8 80 5. 10 9 90 6. 10 9 90 7. 10 7 70 8. 10 10 100

40

9. 10 7 70 10. 10 8 80

ตารางท 4.2 แสดงขอมลทไดจากการทดลองพนกงานจ านวน 10 คน ทระยะหาง 45 cm

คน จ านวนครง จ านวนทตรวจสอบได (ระยะหาง 45 cm)

% ความถกตอง

1. 10 9 90 2. 10 9 90 3. 10 9 90 4. 10 7 70

5. 10 8 80

6. 10 7 70

7. 10 9 90

8. 10 10 100

9. 10 8 80

10. 10 8 80

ตารางท 4.3 แสดงผลรวมและเปอรเซนความถกตองของการตรวจสอบใบหนา

คน จ านวนครง จ านวนทตรวจสอบได % ความถกตอง

1. 20 18 90 2. 20 19 95 3. 20 16 80 4. 20 15 75 5. 20 17 85 6. 20 16 80 7. 20 16 80

41

8. 20 20 100 9. 20 15 75

10. 20 16 80 รวม 200 169 84

สรปผลการทดลองระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา ซงไดไดผลลพธของการตรวจสอบใบหนาได 84% จากการทดสอบการบนทกเวลาปฏบตงานของพนกงานจ านวน 10 คน ทระยะหางจากตวกลอง 25 cm และ 45 cm

บทท 5 สรปและขอเสนอแนะ

ในสวนนจะกลาวถงการสรปผลของการรจ าใบหนาทมการแยกแยะใบหนาของพนกงาน

หรอใบหนาบคคลทวไปตามขอบเขต โดยการประมวลผลภาพตลอดจนปญหาและอปสรรคของการจดท าโครงงานนรวมทงขอเสนอแนะในการน าโครงงานไปพฒนาเพอเปนแนวทางส าหรบผทสนใจ

รปท 5.1 แสดงกราฟผลรวมและเปอรเซนความถกตองของการตรวจสอบใบหนา จากรปท 5.1 แสดงกราฟผลการทดลองระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา ซงไดไดผลลพธของการตรวจสอบใบหนาได 84% จากการทดสอบการบนทกเวลาปฏบตงานของพนกงานจ านวน 10 คน ทระยะหางจากตวกลอง 25 cm และ 45 cm 5.1 สรปผลการท าโครงงาน ไดโปรแกรมทสามารถท าการแยกแยะพนกงานหรอบคคลทท าการบนทกขอมลใบหนาไวในฐานขอมล โดยวธการน าไฟลขอมลทไดจากการบนทกจากกลองเวบแคมมาท าการประมวลผลโดยแสดงผลผานทาง Webpage โปรแกรมทสามารถท าการแยกแยะพนกงานหรอบคคลทท าการบนทกขอมลใบหนาไวในฐานขอมลโดยวธการน าไฟลขอมลทไดมาท าการประมวลผลภาพ โดยทฤษฏตางๆทเกยวของยกตวอยางเชน Geometrical Normalization Eigenfaces และ Face detection เปน

43

ตน โดยการระบถงตวตนของบคคลเหลานนเพอใหทราบวาเปนพนกงานของแตละบรษทหรอหนวยงานนนๆจรงและยงเปนการบนทกหรอแสดงผลเกยวกบการรจ าใบหนาทใหไดเหนถงสถานะภาพของการเขาปฏบตงานของพนกงาน เชน รหสพนกงาน ชอพนกงาน เวลาเขาออกในการปฏบตงานโดยจะถกแสดงผลขอมลตางๆผานทาง Webpage จากทฤษฎทไดกลาวทางผจดท าไดสรางโปรแกรมนเพอทดสอบการบนทกเวลาปฏบตงานผานระบบออนไลนเพอเปนประโยชนในการลงเวลาปฏบตงานใหสะดวกและงายมากยงขนในการท างานในสาขายอยโดยไมตองเสยเวลาเขามาลงชอในส านกงานใหญ ซงสามารถท าไดจรง ดงนนเพอใหการควบคมการท างานของระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา มประสทธภาพสงสดจงไดมการทดสอบการท างานในรปแบบตางๆ ผลสรปโดยรวมมดงน 5.1.1 ระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาผใชสามารถเขา Login ดวยการเขารหสประจ าตวพนกงานเมอท าการเขารหสเรยบรอยแลว ขนตอนตอไปคอการสแกนใบหนา เมอผใชลอกอนเขาระบบแลวระบบบนทกเวลาจะท าการเชควาเปนพนกงานตามฐานขอมลหรอไมเพอลงเวลาปฏบตงานและผใชสามารถตรวจสอบเวลาเขาออกไดโดยการเขาไปเชคขอมลการเขาใชงานเพอดสถตได 5.1.2 ทกเครองทใชระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาจ าเปนตองมโปรแกรม Visual Studio ทกเครองเพอใชในการรนโปรแกรมสแกนใบหนาและโปรแกรมเชอมตอ Server ฝง Client เพอรบสงขอมลระหวางกนได 5.1.3 สามารถแสดงขอมลของพนกงานและแสดงสถานการณเขาออกการปฏบตงานได 5.1.4 สามารถตรวจสอบใบหนาของพนกงานไดจรงตามฐานขอมลทท าการบนทกไว ผลทเกดจากการทดสอบในสวนทไมถง 100% เกดจากสภาวะตางๆไมวาจะเปนสภาวะแวดลอมในบรเวณนนๆทอาจจะมสวนในความสวางมาเกยวของคอเกดจากความมดในสถานทกลองเวบแคมในเครอง Client มความละเอยดนอยรวมถงการเปลยนแปลงกรยาทาทางของผทดลองดวยบางครงระบบเกดการผดเพยนประมวลผลภาพบคคลนนๆกลายเปนบคคลอนทมใบหนาคลายคลงกนท าใหระบบบนทกเวลาสามารถลงเวลาเขาปฏบตงานไดและยงอาจมผลมาจากการรบสงขอมลของโปรแกรมทเกดจากการประมวลผลผาน Webpage ทมขอมลคอนขางมากจงเปนปญหาในการประมวลผลของระบบ 5.2 ปญหาทพบในการด าเนนการ

5.2.1 เรมการศกษาทฤษฏ Face detection ท าใหเกดความไมเขาใจในกระบวนการท างาน 5.2.2 ความสวางของสถานทในการสแกนใบหนา มผลตอการตรวจสอบใบหนา

44

5.2.3 การเชอมตอเวบไซตเขากบโปรแกรมสแกนใบหนาโดยมการดงการประมวลผลผาน database

5.2.4 รปถายใบหนา สามารถน ามาใชกบระบบบนทกเวลาปฏบตงานออนไลนได 5.2.5 ใบหนาทมความใกลเคยงกนอาจมผลท าใหระบบรจ าใบหนาตรวจสอบผดเพยนได 5.2.6 ไดการรบสงขอมลแบบ Realtime เนองจากไฟลขอมลคอนขางมากจงเปนปญหาใน

การรบสงขอมล 5.3 ขอเสนอแนะ การพฒนาระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนาจ าเปนจะตองมประสทธภาพและมความเชอถอมากขนจงมแนวคดเพอพฒนาดานความแมนย าของการตรวจสอบใบหนา โดยในระบบอาจจ าเปนจะตองเพมในสวนของการตรวจสอบโดยใชกลองสองตวในการตรวจเชคหามไมใหใชรปแทนใบหนาจรงในการสแกนหรออาจจะพฒนาในเรองของการสแกนเปนแบบ 3 มต เพอปองกนการถกลอกอนจากบคคลภายนอกและอาจใชแนวคดการน า Fingerprint มาใชรวมกบระบบนดวยเพอความปลอดภยของระบบอยางไรกตามการพฒนาเกยวกบระบบรจ าใบหนายงเปนศาสตรทมความนาสนใจและยงสามารถพฒนาตอยอดหรอดดแปลงเพอน ามาใชใหเขาแนวความคดในดานตางๆนนยงมอยมากมายถาสามารถใชทฤษฏหรอความรทงหมดเหลานมาศกษาหรอพฒนาเพมเตมคดวานาจะเกดประโยชนในอนาคตได ส าหรบผทสนใจทจะพฒนาโครงงานเกยวกบการสรางระบบการบนทกเวลาปฏบตงานผานระบบออนไลนโดยการสแกนใบหนา สามารถน าไปประยกตใชในส านกงานหรอบรษทรวมทงองคกรเพอใหเกดประสทธภาพหรอความปลอดภยในการตรวจสอบเกยวกบบคคลตางๆไดเพอใหสอดคลองในโลกปจจบนทมความทนสมยดานเทคโนโลยโดยการปรบเปลยนรปแบบของกระบวนการคดเพอใหสอดคลองกบสงทตองการได สามารถท าใหเกดการเปลยนแปลงของระบบรจ าใบหนาใหมประสทธภาพในดานความแมนย าในการท างานใหสามารถท างานในทกสภาพแวดลอมรวมถงความสวางทงกลางวนและกลางคนน าไปใชในระบบรกษาความปลอดภยในสถานทส าคญได

45

บรรณานกรม

[1] กฤตกา ศรพงศสข, ณฏฐา ปญญาพนตระกล , ธนาวฒ โชตชนาภบาล. “การพฒนาระบบรจ าใบหนา บคคล” . ปรญญานพนธ. กรงเทพมหานคร : มหาวทยาลยศรนครนทรวโรฒ, 2553

[2] ปฏวต องคสนตตกล .“การพฒนาระบบรจ า ใบหนาบคค” . วทยานพนธ . เ ชยงใหม : มหาวทยาลยเชยงใหม, 2549

[3] กฤตศลป ศลานนท, โซฟนา ยะข, ดสตา ลองเซง.“ ระบบตรวจจบใบหนาคนขบ ปายทะเบยนรถ และภาพถายใตทองรถ ส าหรบการเฝาระวงการเขาออกอาคาร” . ปรญญานพนธ. ปตตาน : มหาวทยาลยสงขลานครนทร, 2551

[4] นางสาวอภรด อมพวะสร. “เทคนคการตรวจจบหนาคนดวยโครงขายทฤษฎเรโซแนนซแบบปรบต” .วทยานพนธ. นครราชสมา : มหาวทยาลยเทคโนโลยสรนาร, 2551

[5] นายนรตศย พลเดช, นายพฤจตร สวรรณแสง, นายเอกสทธ บวผด. “ระบบเปด – ปด ประตอตโนมต ดวยภาพใบหนา” . ปรญญานพนธ : มหาวทยาลยเทคโนโลยมหานคร, 2547

ภาคผนวก ก แสดงสวนของโปรแกรมการสแกนใบหนา

47

โปรแกรมการสแกนใบหนา using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.CvEnum; using System.IO; using System.Diagnostics; using System.Data.OleDb; namespace MultiFaceRec { public partial class FrmPrincipal : Form { //Declararation of all variables, vectors and haarcascades Image<Bgr, Byte> currentFrame; Capture grabber; HaarCascade face; HaarCascade eye; MCvFont font = new MCvFont(FONT.CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.5d, 0.5d); Image<Gray, byte> result, TrainedFace = null; Image<Gray, byte> gray = null; List<Image<Gray, byte>> trainingImages = new List<Image<Gray, byte>>(); List<string> labels= new List<string>(); List<string> NamePersons = new List<string>(); int ContTrain, NumLabels, t; string name, names = null; public FrmPrincipal()

48

{ InitializeComponent(); //Load haarcascades for face detection face = new HaarCascade("haarcascade_frontalface_default.xml"); try { //Load of previus trainned faces and labels for each image string Labelsinfo = File.ReadAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt"); string[] Labels = Labelsinfo.Split('%'); NumLabels = Convert.ToInt16(Labels[0]); ContTrain = NumLabels; string LoadFaces; for (int tf = 1; tf < NumLabels+1; tf++) { LoadFaces = "face" + tf + ".bmp"; trainingImages.Add(new Image<Gray, byte>(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/" + LoadFaces)); labels.Add(Labels[tf]); } } catch(Exception e) { //MessageBox.Show(e.ToString()); MessageBox.Show("Nothing in binary database, please add at least a face(Simply train the prototype with the Add Face Button).", "Triained faces load", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation); } } private void DetectAndRegonize()

49

{ //Initialize the capture device grabber = new Capture(); grabber.QueryFrame(); //Initialize the FrameGraber event Application.Idle += new EventHandler(FrameGrabber); } private void button2_Click(object sender, System.EventArgs e) // Add face { Account MyAccountLogin = new Account(); bool MyOKCancle = MyAccountLogin.AccountShow(); if (MyOKCancle == true) { try { //Trained face counter ContTrain = ContTrain + 1; //Get a gray frame from capture device gray = grabber.QueryGrayFrame().Resize(320, 240, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC); //Face Detector MCvAvgComp[][] facesDetected = gray.DetectHaarCascade( face, 1.2, 10, Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING, new Size(20, 20)); //Action for each element detected foreach (MCvAvgComp f in facesDetected[0])

50

{ TrainedFace = currentFrame.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>(); break; } //resize face detected image for force to compare the same size with the //test image with cubic interpolation type method TrainedFace = result.Resize(100, 100, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC); trainingImages.Add(TrainedFace); labels.Add(textBox1.Text); //Show face added in gray scale imageBox1.Image = TrainedFace; //Write the number of triained faces in a file text for further load File.WriteAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt", trainingImages.ToArray().Length.ToString() + "%"); //Write the labels of triained faces in a file text for further load for (int i = 1; i < trainingImages.ToArray().Length + 1; i++) { trainingImages.ToArray()[i - 1].Save(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/face" + i + ".bmp"); File.AppendAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt", labels.ToArray()[i - 1] + "%"); } MessageBox.Show(textBox1.Text + "´s face detected and added :)", "Training OK", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information); } catch {

51

MessageBox.Show("Enable the face detection first", "Training Fail", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation); } } } void FrameGrabber(object sender, EventArgs e) { label3.Text = "0"; NamePersons.Add(""); //Get the current frame form capture device currentFrame = grabber.QueryFrame().Resize(320, 240, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC); //Convert it to Grayscale gray = currentFrame.Convert<Gray, Byte>(); //Face Detector MCvAvgComp[][] facesDetected = gray.DetectHaarCascade( face, 1.2, 10, Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING, new Size(20, 20)); //Action for each element detected foreach (MCvAvgComp f in facesDetected[0]) { t = t + 1; result = currentFrame.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>().Resize(100, 100, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC); //draw the face detected in the 0th (gray) channel with blue color currentFrame.Draw(f.rect, new Bgr(Color.Red), 2);

52

if (trainingImages.ToArray().Length != 0) { //TermCriteria for face recognition with numbers of trained images like maxIteration MCvTermCriteria termCrit = new MCvTermCriteria(ContTrain, 0.001); //Eigen face recognizer EigenObjectRecognizer recognizer = new EigenObjectRecognizer( trainingImages.ToArray(), labels.ToArray(), 3000, ref termCrit); name = recognizer.Recognize(result); //Draw the label for each face detected and recognized currentFrame.Draw(name, ref font, new Point(f.rect.X - 2, f.rect.Y - 2), new Bgr(Color.LightGreen)); } NamePersons[t-1] = name; NamePersons.Add(""); //Set the number of faces detected on the scene label3.Text = facesDetected[0].Length.ToString(); } t = 0; //Names concatenation of persons recognized for (int nnn = 0; nnn < facesDetected[0].Length; nnn++) { names = names + NamePersons[nnn] + ", "; } //Show the faces procesed and recognized imageBoxFrameGrabber.Image = currentFrame;

53

label4.Text = names; names = ""; //Clear the list(vector) of names NamePersons.Clear(); } private void label4_TextChanged(object sender, EventArgs e) // Face detech Event { int Buff = int.Parse(label6.Text); Buff++; label6.Text = Buff.ToString(); string BuffLabel = label4.Text; string BuffOut = null; for (int i = 0; i < BuffLabel.Length; i++) { if (BuffLabel[i] != ',') { BuffOut += Convert.ToString(BuffLabel[i]); } } label7.Text = BuffOut; } private void WriteLinkStandAlone(string MemStand) { string Constr = "Provider=Microsoft.Jet.OleDb.4.0;" + @"Data Source=D:\งานเสก\DataBase\db1.mdb"; OleDbConnection conn = new OleDbConnection(Constr); conn.Open(); string sql = "UPDATE LinkStandAlone SET StandData = @StandData";

54

OleDbCommand command = new OleDbCommand(sql, conn); command.Parameters.AddWithValue("StandData", MemStand); command.ExecuteNonQuery(); conn.Close(); } private void FrmPrincipal_Load(object sender, EventArgs e) { timer1.Interval = 1000; timer1.Start(); DetectAndRegonize(); } private void timer1_Tick(object sender, EventArgs e) { if (label7.Text == "") { label7.Text = "-"; } WriteLinkStandAlone(label7.Text); } } }

ภาคผนวก ข แสดงสวนของโปรแกรมรบสงขอมล

56

โปรแกรมรบสงขอมลของ Client

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System.IO; using System.Data; using System.Data.OleDb; namespace Cliant { class Program { static string ReadLinkStandAlone() { string Constr = "Provider=Microsoft.Jet.OleDb.4.0;" + @"Data Source=D:\งานเสก\DataBase\db1.mdb"; OleDbConnection conn = new OleDbConnection(Constr); conn.Open(); string sql = "SELECT * FROM LinkStandAlone"; OleDbCommand cmd = new OleDbCommand(sql, conn); OleDbDataAdapter adapter = new OleDbDataAdapter(cmd); DataSet data = new DataSet(); adapter.Fill(data, "MyStandData"); string StandData = data.Tables["MyStandData"].Rows[0]["StandData"].ToString(); conn.Close(); return (StandData); } static void Main(string[] args)

57

{ TcpClient client = new TcpClient(); do { Console.WriteLine("########################### START CLIANT #########################"); Console.WriteLine(""); Console.Write("Enter your server Ip Adress:"); string ServerIP = Console.ReadLine(); try{ Console.WriteLine("Connect to server..."); client.Connect(ServerIP, 12345); Console.WriteLine("Successfully connected"); Console.WriteLine("######################## START COMPLEAT ########################"); Console.WriteLine(""); ASCIIEncoding endcode = new ASCIIEncoding(); while (true) { System.Threading.Thread.Sleep(1000); Stream stream = client.GetStream(); string SendStr = ReadLinkStandAlone(); //Console.ReadLine(); byte[] BuffSendStr = endcode.GetBytes(SendStr); stream.Write(BuffSendStr, 0, BuffSendStr.Length); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine("Error : " + ex.Message); client.Close(); } } while (true); } } }

58

โปรแกรมรบสงขอมลของ Server

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System.Data; using System.Data.OleDb; namespace Server { class Program { static void WriteLinkStandAlone(string MemStand) { string Constr = "Provider=Microsoft.Jet.OleDb.4.0;" + @"Data Source=D:\งานเสก\DataBase\db1.mdb"; OleDbConnection conn = new OleDbConnection(Constr); conn.Open(); string sql = "UPDATE LinkStandAlone SET StandData = @StandData"; OleDbCommand command = new OleDbCommand(sql, conn); command.Parameters.AddWithValue("StandData", MemStand); command.ExecuteNonQuery(); conn.Close(); } static string ReadEnabledLinkStandAlone() { string Constr = "Provider=Microsoft.Jet.OleDb.4.0;" + @"Data Source=D:\งานเสก\DataBase\db1.mdb"; OleDbConnection conn = new OleDbConnection(Constr); conn.Open();

59

string sql = "SELECT * FROM EnableStand"; OleDbCommand cmd = new OleDbCommand(sql, conn); OleDbDataAdapter adapter = new OleDbDataAdapter(cmd); DataSet data = new DataSet(); adapter.Fill(data, "EnableData"); string StandData = data.Tables["EnableData"].Rows[0]["Enable_cmd"].ToString(); conn.Close(); return (StandData); } static void Main(string[] args) { do { try { Console.WriteLine("########################## Server start ##########################"); Console.WriteLine(""); Console.Write("Enter your server ip Adress:"); string IPAdress = Console.ReadLine(); IPAddress ip = IPAddress.Parse(IPAdress); TcpListener listener = new TcpListener(ip, 12345); ASCIIEncoding encode = new ASCIIEncoding(); Console.WriteLine("Server is running at port 12345"); Console.WriteLine("LocalEndpoint is " + listener.LocalEndpoint); Console.WriteLine("Wait for cliant"); listener.Start(); Socket socket = listener.AcceptSocket(); Console.WriteLine("Connect to Cliant compleat"); Console.WriteLine("Connection accepted from " + socket.RemoteEndPoint); Console.WriteLine("################### Server connect Compleat ####################"); byte[] IncommingMSG = new byte[255];

60

int ByteCountIncomming = 0; while (true) { System.Threading.Thread.Sleep(100); ByteCountIncomming = socket.Receive(IncommingMSG); string StrIncommingData = null; for (int i = 0; i < ByteCountIncomming; i++) { StrIncommingData += Convert.ToString(Convert.ToChar(IncommingMSG[i])); } Console.Write("Data Recive: " + StrIncommingData); string YesNoOk = ReadEnabledLinkStandAlone(); if (YesNoOk == "YES") { WriteLinkStandAlone(StrIncommingData); Console.WriteLine(":Enable YES"); } else { Console.WriteLine(":Enable NO"); } } socket.Close(); listener.Stop(); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine("Error:" + ex.Message); } } while (true); } } }

ภาคผนวก ค คมอการใชงานของระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา

62

คมอการใชงานของระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา 1. กอนการตดตงน าโฟลเดอรชอ งานเสก ไปไวในไดรฟ D:/ จากนนท าการตดตงโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010

รปท ค.1 สวนของการตดตงโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010

หมายเลข 1 เปดโฟลเดอร Microsoft Visual Studio 2010 เลอก setup

รปท ค.2 สวนของการตดตงโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010 (ตอ)

2

1

63

หมายเลข 2 เลอก Install Microsoft Visual Studio 2010

รปท ค.3 สวนของการตดตงโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010 (ตอ)

หมายเลข 3 เลอก Yes,send information about my setup experiences to Microsoft Corporation. หมายเลข 4 กด Next

รปท ค.4 สวนของการตดตงโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010 (ตอ)

3

4

6

5

64

หมายเลข 5 เลอก I have read and accept the license terms. หมายเลข 6 กด Next

รปท ค.5 สวนของการตดตงโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010 (ตอ)

หมายเลข 7 เลอก Full และหมายเลข 8 กด Install

รปท ค.6 สวนของการตดตงโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010 (ตอ)

9

8

7

65

หมายเลข 9 รอจนตดตงโปรแกรมเปนทเรยบรอยแลว ใหกด Finish

รปท ค.7 สวนของการเปดใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา

หมายเลข 10 เปดโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2010 หมายเลข 11 เลอก Visual C# Development Settings และหมายเลข 12 กด Start Visual

Studio

รปท ค.8 สวนของการเปดใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

10

11

12

66

รปท ค.9 สวนของการเปดใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

หมายเลข 13 คลกท File คลก Open เลอก Project/Solution

รปท ค.10 สวนของการเปดใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

13

67

รปท ค.11 สวนของการเปดใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

หมายเลข 14 เขาไปเลอกไดว D:\งานเสก\NewFace\FaceRecProOV\MultiFaceRec หมายเลข 15 แลวกด Open หมายเลข 16 กดปม Play เพอเรมการท างานของโปรแกรม

รปท ค.12 สวนของการเปดใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

16

14

15

68

รปท ค.13 หนาตาของโปรแกรมการสแกนใบหนา

รปท ค.14 สวนของการใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

หมายเลข 17 ใสรหสพนกงานลงในชอง Name

รปท ค.15 สวนของการใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

17

19

18

69

หมายเลข 18 ใส User และ Password ของ Admin และหมายเลข 19 กด Add Face หมายเลข 20 กดปม OK

รปท ค.16 สวนของการใชงานโปรแกรมการสแกนใบหนา (ตอ)

รปท ค.17 สวนของการใชงานโปรแกรม Server 2. ท าการเชอมตออนเตอรเนตใหอยในวงแลนเดยวกน แลวเปดโปรแกรมรบสงขอมลในสวนของ Server ทเปน Server.exe แลวใสหมายเลข IP Address ของเครอง Server แลวกด Enter ตวอยางเชน 192.168.1.34

20

70

รปท ค.18 สวนของการใชงานโปรแกรม Client

3. ท าการเชอมตออนเตอรเนตใหอยในวงแลนเดยวกนกบเครอง server แลวเปดโปรแกรมรบสงขอมลในสวนของ Client ทเปน Client.exe แลวใสหมายเลข IP Address ของเครอง Server แลวกด Enter ตวอยางเชน 192.168.1.34 หมายเลข 21 คลก Start เลอก Control Panel แลวเลอก Programs and Features

รปท ค.19 สวนของการตดตง Web Site

21

71

รปท ค.20 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

หมายเลข 22 เลอก Turn Windows features on or off หมายเลข 23 เลอก IIS Management Console และหมายเลข 24 เลอก OK

รปท ค.21 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

22

24

23

72

รปท ค.22 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

หมายเลข 25 คลก Start เลอก Control Panel เลอก Administrative Tools หมายเลข 26 เลอก Internet Information Services (IIS) Manager

รปท ค.23 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

25

26

73

รปท ค.24 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

4. หนาตาของโปรแกรม Internet Information Services (IIS) Manager 5. สรางโฟลเดอรชอ wwwroot ใน C:\inetpub\

รปท ค.25 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

74

รปท ค.26 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

6. สรางโฟลเดอรชอ Face ใน C:\inetpub\wwwroot 7. เปดโปรแกรม Website

รปท ค.27 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

75

รปท ค.28 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

หมายเลข 27 คลกขวาทชอโปรแกรมและเลอก Publish Web Site หมายเลข 28 เลอก ...

รปท ค.29 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

27

28

76

หมายเลข 29 เลอก C:\inetpub\wwwroot\Face และเลอก Open หมายเลข 30 เลอก OK

รปท ค.30 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

รปท ค.31 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

29

30

77

8. เปดโปรแกรม Internet Information Services (IIS) Manager

รปท ค.32 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

หมายเลข 31 คลกขวาท Face และเลอก Convert to Application หมายเลข 32 เลอก OK

รปท ค.33 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

31

78

รปท ค.34 สวนของการตดตง Web Site (ตอ)

รปท ค.35 สวนของหนา Login ระบบบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา 9. เมอเปดเขาสเวบไซตโดยใส IP Address ของ Server ตามดวย /Face กจะเขาสหนา Login

หมายเลข 33 คอขนตอนแรกกรอก Username ของผใช หมายเลข 34 คอขนตอนทสอง กรอก Password ของผใช

32

33

36 34

35 37

79

หมายเลข 35 คอขนตอนทสาม กดปมคลก เขาสระบบ เพอเขาไปบนทกการปฏบตงานออนไลนดวยใบหนา ถา Username Password ของผใชผานจะสามารถเขาไปสระบบได แตถาระบบไมพบขอมลกจะไมสามารถเขาสระบบได หมายเลข 36 คอปม Clear ใชเมอกรอกขอมลผดพลาด หมายเลข 37 คอการดขอมลการบนทกการปฏบตงานของพนกงานทงหมด 10. หนา Webpageทใชส าหรบการสแกนใบหนา

รปท ค.36 หนาเวบไซตทรอการตรวจสอบใบหนา

รปท ค.37 แสดงผลการสแกนใบหนา

80

11. เปดโปรแกรมการสแกนใบหนาเพอท าการ Log in

รปท ค.38 หนาเวบไซตทผานการตรวจสอบใบหนาและท าการบนทกการเขาและออกจากการ ท างาน หมายเลข 38 คอ ปม OK ใชส าหรบบนทกเวลาเขาการท างาน และกลบสหนา Log in หมายเลข 39 คอ ปม Log out ใชส าหรบเขาสโปรแกรมการสแกนใบหนาเพอบนทกเวลาออกการ ท างาน และกลบสหนา Log in 12. เปดโปรแกรมการสแกนใบหนาเพอท าการ Log out

รปท ค.39 แสดงผลการสแกนใบหนา

38 39

ประวตผจดท ำปรญญำนพนธ

82

ประวตผจดท ำปรญญำนพนธ

ชอ นายธนสรรค แกนเพชร รหส 115230462021-2 สาขาวชา/ภาควชา ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร วน-เดอน-ป เกด วนท 17 กรกฎาคม 2532 สถานทเกด จงหวดพจตร ทอย 140/2 หมท 2 ต าบลวงหลม อ าเภอตะพานหน จงหวดพจตร 66150 ประวตการศกษา ประกาศนยบตรวชาชพ (ปวช.) วทยาลยเทคนคพจตร ปทส าเรจ 2549 ประกาศนยบตรวชาชพชนสง(ปวส.) วทยาลยเทคนคพจตร ปทส าเรจ 2551

83

ประวตผจดท ำปรญญำนพนธ

ชอ นายสวทย เขยวสระค รหส 115230462034-5 สาขาวชา/ภาควชา ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร วน-เดอน-ป เกด วนท 13 พฤษภาคม 2531 สถานทเกด จงหวดรอยเอด ทอย 173 หม7 ต าบลหวชาง อ าเภอสวรรณภม จงหวดรอยเอด 45130 ประวตการศกษา ประกาศนยบตรวชาชพ (ปวช.) วทยาลยเทคนคสวรรณภม ปทส าเรจ 2549

ประกาศนยบตรวชาชพชนสง(ปวส.) มหาวทยาลยเทคโนโลยราชมงคลอสาน วทยาเขตขอนแกน

ปทส าเรจ 2551

84

ประวตผจดท ำปรญญำนพนธ

ชอ นายเสกสรร เมฆขนทด รหส 115230462036-0 สาขาวชา/ภาควชา ภาควชาวศวกรรมคอมพวเตอร วน-เดอน-ป เกด วนท 21 กรกฎาคม 2531 สถานทเกด จงหวดเพชรบรณ ทอย 145 หม1 ต าบลสระกรวด อ าเภอศรเทพ จงหวดเพชรบรณ 67170 ประวตการศกษา ประกาศนยบตรวชาชพ (ปวช.) วทยาลยเทคนคลพบร ปทส าเรจ 2549 ประกาศนยบตรวชาชพชนสง(ปวส.) วทยาลยเทคนคลพบร ปทส าเรจ 2551