التعرف على وجوه الطلاب باستخدام YOLOv8: كلية التقنية والعلوم – الزاوية *امسيب جيب الله1، السنوسي احمد1، عبد القادر جلغم2

الملخص

في الكليات والجامعات، يُعد التعرف الدقيق على الطلاب وتسجيل الحضور أمرًا ضروريًا لإدارة الحرم الجامعي بفعالية وتعزيز تفاعل الطلاب. غالبًا ما تكون الأساليب التقليدية اليدوية، مثل التوقيع على أوراق الحضور أو استخدام بطاقات الهوية، غير فعالة، حيث تستغرق وقتًا طويلاً، وتكون عرضة للأخطاء البشرية، كما أنها تفتقر إلى القدرة على التوسع. يهدف هذا البحث إلى استكشاف إمكانية استخدام رؤية الحاسوب وتقنيات التعلم العميق، وتحديدًا نموذج اكتشاف الكائنات YOLO8، لأتمتة عملية التعرف على الطلاب في كلية العلوم والتكنولوجيا. تضمنت الدراسة جمع مجموعة واسعة من صور وجوه الطلاب، التي تم التقاطها عبر كاميرات المراقبة وجلسات تصوير خاضعة للإشراف داخل حرم الكلية. بعد ذلك، تم تدريب نموذج YOLO8 والتحقق من دقته باستخدام هذه البيانات، حيث أظهر قدرة عالية على التعرف على وجوه الطلاب بدقة في مختلف السيناريوهات، مثل الفصول الدراسية، والفعاليات الجامعية، والمناطق المزدحمة. حقق النموذج دقة تعريف إجمالية بلغت 94.7%، متفوقًا على طرق التعرف التقليدية على الوجوه. تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على الإمكانيات الكبيرة لاستخدام أنظمة التعرف على الوجوه المستندة إلى YOLO8 في تحسين عمليات الكلية، بما في ذلك تتبع الحضور تلقائيًا، وتعزيز الأمن داخل الحرم الجامعي، وتقديم خدمات مخصصة للطلاب. يمكن أن يُسهم تطبيق مثل هذا النظام بشكل كبير في تبسيط المهام الإدارية، وتوفير بيانات فورية لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين تجربة الطلاب داخل الحرم الجامعي. كما يمهد هذا البحث الطريق نحو اعتماد أوسع لتقنيات رؤية الحاسوب في قطاع التعليم، مما قد يلهم مبادرات مماثلة في مؤسسات أكاديمية أخرى.