Un grupo de ingenieros de la Pontificia Universidad Católica (PUC) desarrolló un sistema automatizado capaz de pasar la asistencia en clases usando la combinación de los avances de la tecnología de reconocimiento facial y la calidad de las imagines registradas por las cámaras de los smartphones.
Según informa la universidad en un comunicado, la aplicación ya fue probada en las salas con hasta 70 estudiantes y durante 25 clases.
Fue gracias al uso de diez sistemas de algoritmos de reconocimiento facial que permitieron contar el número de rostros en un registro digital. Además, puede identificar quiénes asistieron a los cursos.
“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 toma tiempo”, dijo el profesor del Departamento de Ciencia de la Computación de Ingeniería UC, Domingo Mery.
Según el profesor, pasar la lista a 70 alumnos a mano alzada puede tardar 4 minutos aproximadamente diariamente, y esto puede llegar a sumar 80 minutos durante todo un semestre, lo que se traduce en dos clases perdidas por año.
“Creemos que nuestro sistema, 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”, sostuvo Mery.
El software que está siendo desarrollado en conjunto con la empresa BiometryPass detecta el rostro de los estudiantes en el salón y luego almacena quien estuvo presente y quien faltó en su sistema de asistencia a la clase.
La aplicación se ayuda con la toma de una o varias imágenes del aula usando un smartphone para registrar a todos los estudiantes, quienes antes deben estar inscritos en el sistema con su respectiva foto para ser reconocidos.
Durante las pruebas realizadas, el sistema con mejor rendimiento y porcentaje de efectividad fue FaceNet, un método basado en funciones de aprendizaje profundo, que logró alcanzar un 95% de precisión en el control de asistencia, con tan sólo una imagen registrada desde el smartphone.
Para los investigadores, la aplicación podría agilizar el proceso de asistencia, dando mayor rapidez al inicio de la clase y a optimizar los tiempos de esta, mejorando el aprendizaje. Sin embargo, reconocen que el sistema aún está lejos de ser perfecto cuando se enfrenta a imágenes de baja calidad.
