Investigadores crean aplicación para tomar asistencia estudiantil a través de reconocimiento facial
Investigadores crean aplicación para tomar asistencia estudiantil a través de reconocimiento facial
El "pasar lista" a viva voz o las nóminas a puño y letra están quedando atrás. Así lo demuestra una nueva aplicación que permite automatizar el control de asistencia estudiantil a través de la combinación de la tecnología de reconocimiento facial y la calidad de las imágenes registradas por las cámaras de los smartphones.
Esta nueva app fue realizada por un grupo de investigadores de la Universidad Católica (UC) y ya fue probada en salas de hasta 70 alumnos aproximadamente, durante 25 clases. Esto último, mediante diez sistemas de algoritmos de reconocimiento facial que permiten contar el número de rostros en un registro digital e identificar quiénes asistieron a los cursos.
De acuerdo a lo señalado por Domingo Mery, profesor del Departamento de Ciencia de la Computación de Ingeniería UC, “seguir la asistencia de los alumnos, resulta una gestión importante en muchas instituciones de educación. Sin embargo, la tarea de pasar lista y de verificar manualmente el clásico ¡presente!, toma tiempo”.
“Pasar lista en un aula de 70 alumnos, puede alcanzar en promedio los cuatro minutos diarios y 80 minutos en un semestre”, agregó el investigador que lideró el desarrollo de la nueva aplicación, junto a Ignacio Mackenney y Esteban Villalobos, estudiantes del programa de Investigación en Pregrado.
Además, los especialistas señalaron que esta es una gran iniciativa para que los docentes y alumnos puedan ahorrar tiempo ya que puede ser utilizada en aulas grandes y pequeñas.
“Creemos que nuestro sistema automatizado de asistencia estudiantil, basado en el reconocimiento facial de las imágenes digitales, puede contribuir a la gestión de este tipo de tareas, porque permite ahorrar tiempo a los profesores y estudiantes. También evita las falsas asistencias a clases”, destacó Mery.
Según lo informado por los investigadores, “en las pruebas realizadas, el mejor sistema utilizado fue FaceNet, un método basado en funciones de aprendizaje profundo, que alcanza un 95% de precisión en el control de asistencia, con tan sólo una imagen registrada desde el smartphone”.
Los expertos señalaron que a pesar que el reconocimiento facial aún está lejos de ser perfecto cuando se enfrenta a imágenes de baja calidad, la aplicación desarrollada podría mejorar la experiencia de enseñanza y aprendizaje en las salas de clases.
¿Cómo funciona?
En primer lugar, cada uno de los estudiantes deben ser inscritos con su respectiva imagen en el sistema.
Luego de ello, para comenzar a registrar a los alumnos presentes, el usuario debe tomar una o más fotos del aula usando un smartphone. De esta manera, se detecta las caras en la imagen registrada y reconoce a los alumnos presentes o ausentes en orden.
Finalmente, la aplicación almacena en su sistema la asistencia de la clase respectiva.
