Đồ án: Xây dựng hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt (HCMUTE)

Đồ án xây dựng hệ thống điểm danh ứng dụng nhận diện khuôn mặt. Giải pháp quản lý chấm công hiệu quả, chính xác, tiết kiệm thời gian. Tìm hiểu ngay!

• Tác giả: Nguyễn Phạm Quốc Thắng
• Người hướng dẫn: Nguyễn Đức Khoản M.
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Điểm Danh Bằng Nhận Diện Khuôn Mặt: Giải Pháp Hiệu Quả
• Loại tài liệu: Luận Văn Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về giải pháp điểm danh hiện đại

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang thay đổi cách thức quản lý chấm công trong tổ chức. Điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt là giải pháp sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để xác định danh tính cá nhân thông qua đặc điểm khuôn mặt duy nhất. Hệ thống này hoạt động dựa trên việc phân tích các điểm đặc trưng trên khuôn mặt như khoảng cách giữa mắt, hình dạng mũi, đường viền môi và các đặc điểm sinh trắc học khác. Theo nghiên cứu từ Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, công nghệ này có độ chính xác lên đến 99.5% trong điều kiện ánh sáng tốt. Giải pháp điểm danh hiện đại này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng cường tính bảo mật và minh bạch trong quản lý nhân sự. Sự phát triển của ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện đã mở ra kỷ nguyên mới cho các hệ thống quản lý chấm công tự động.

1.1. Lịch sử phát triển của công nghệ nhận diện

Công nghệ nhận diện sinh trắc học đã trải qua quá trình phát triển dài từ những năm 1960. Ban đầu, hệ thống nhận diện khuôn mặt chỉ có thể hoạt động với điều kiện ánh sáng hoàn hảo và góc khuôn mặt thẳng. Theo tài liệu nghiên cứu, các thuật toán đầu tiên chỉ đạt độ chính xác khoảng 60-70%. Tuy nhiên, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy, công nghệ này đã cải thiện đáng kể. Đến nay, nhận dạng khuôn mặt chính xác có thể thực hiện trong nhiều điều kiện khác nhau, kể cả khi người dùng đeo khẩu trang hoặc kính. Sự tiến bộ này đã tạo tiền đề cho việc ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống điểm danh điện tử hiện đại.

1.2. Thành phần chính của hệ thống điểm danh

Một hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt hoàn chỉnh bao gồm nhiều thành phần quan trọng. Theo nghiên cứu của nhóm Nguyen Pham Quoc Thang và Thach Duong Duy, hệ thống bao gồm: phần mềm điểm danh khuôn mặt sử dụng thư viện faceapi.js, backend được xây dựng bằng NodeJS với Express - Typescript, frontend sử dụng ReactJS với thư viện Chakra UI, và cơ sở dữ liệu MySQL. Hệ thống quản lý nhân sự này còn tích hợp camera chất lượng cao để thu thập hình ảnh, máy chủ xử lý dữ liệu và giao diện người dùng thân thiện. Các thành phần này hoạt động đồng bộ để tạo thành một giải pháp điểm danh hiện đại hoàn chỉnh, đảm bảo an toàn bảo mật thông tin và hiệu quả trong quá trình vận hành.

II. Thách thức trong quản lý chấm công truyền thống

Các phương pháp điểm danh truyền thống đang đối mặt với nhiều thách thức lớn trong bối cảnh công nghệ hiện đại. Điểm danh bằng thẻ từ, vân tay hoặc giấy tờ thủ công ngày càng bộc lộ nhiều hạn chế. Theo nghiên cứu từ Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, các phương pháp này không chỉ tốn kém chi phí vận hành mà còn dễ xảy ra sai sót và gian lận. Giảm thiểu gian lận điểm danh là một trong những vấn đề cấp thiết mà các tổ chức đang đối mặt. Hệ thống điểm danh truyền thống thường không đáp ứng được nhu cầu tối ưu hóa quy trình điểm danh trong môi trường làm việc hiện đại. Thực tế cho thấy nhiều nhân viên có thể điểm danh hộ cho nhau, làm mất đi tính chính xác trong quản lý thời gian làm việc. Những hạn chế này đã thúc đẩy sự ra đời của các giải pháp điểm danh hiện đại dựa trên công nghệ nhận diện sinh trắc học.

2.1. Hạn chế của phương pháp điểm danh thủ công

Điểm danh thủ công bằng giấy tờ hoặc bảng tính điện tử đang bộc lộ nhiều nhược điểm nghiêm trọng. Theo tài liệu nghiên cứu, phương pháp này tốn nhiều thời gian quản lý, dễ xảy ra sai sót trong quá trình tổng hợp dữ liệu. Gian lận điểm danh thường xuyên xảy ra khi nhân viên có thể điểm danh hộ cho nhau. Ngoài ra, việc lưu trữ và xử lý dữ liệu thủ công gây khó khăn cho hệ thống quản lý nhân sự khi cần báo cáo hoặc phân tích. Các tổ chức lớn với hàng trăm nhân viên càng gặp khó khăn trong việc kiểm soát chặt chẽ tình hình đi làm của nhân viên. Những hạn chế này làm giảm hiệu quả quản lý và gây tổn thất về kinh tế cho doanh nghiệp.

2.2. Vấn đề bảo mật trong hệ thống điểm danh cũ

An toàn bảo mật thông tin là vấn đề đáng lo ngại trong các hệ thống điểm danh điện tử truyền thống. Theo nghiên cứu, thẻ từ có thể bị sao chép hoặc đánh cắp, trong khi dữ liệu vân tay có nguy cơ bị lạm dụng. Các hệ thống cũ thường thiếu cơ chế mã hóa dữ liệu mạnh mẽ, làm tăng nguy cơ rò rỉ thông tin cá nhân của nhân viên. Đặc biệt, trong bối cảnh đại dịch COVID-19, các phương pháp điểm danh tiếp xúc như vân tay tiềm ẩn nguy cơ lây nhiễm bệnh. Điểm danh không tiếp xúc trở thành yêu cầu cấp thiết để đảm bảo an toàn cho người sử dụng. Những thách thức này đòi hỏi một giải pháp công nghệ hiện đại hơn, vừa đảm bảo tính bảo mật vừa đáp ứng yêu cầu vệ sinh.

III. Phương pháp nhận diện khuôn mặt chính xác

Phương pháp nhận diện khuôn mặt chính xác đang trở thành giải pháp tối ưu cho các hệ thống điểm danh hiện đại. Công nghệ này sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến để phân tích và xác định đặc điểm khuôn mặt duy nhất của mỗi người. Theo nghiên cứu của nhóm Nguyen Pham Quoc Thang và Thach Duong Duy, hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt có khả năng nhận diện nhanh chóng với độ chính xác cao. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện cho phép hệ thống học hỏi và cải thiện độ chính xác theo thời gian. Nhận diện khuôn mặt hoạt động dựa trên việc phân tích hàng trăm điểm đặc trưng trên khuôn mặt, tạo thành một mẫu dữ liệu duy nhất cho mỗi cá nhân. Công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu gian lận điểm danh mà còn tối ưu hóa quy trình điểm danh một cách hiệu quả, mang lại giải pháp hoàn hảo cho các tổ chức hiện đại.

3.1. Nguyên lý hoạt động của công nghệ nhận diện

Công nghệ nhận diện khuôn mặt hoạt động dựa trên quy trình phân tích phức tạp. Theo tài liệu nghiên cứu, hệ thống đầu tiên thu thập hình ảnh khuôn mặt người dùng thông qua camera. Sau đó, phần mềm điểm danh khuôn mặt sử dụng thuật toán để phát hiện và xác định các điểm đặc trưng trên khuôn mặt như khoảng cách giữa mắt, hình dạng mũi, đường viền môi, và các đặc điểm sinh trắc học khác. Các điểm này được chuyển đổi thành một mẫu dữ liệu số duy nhất gọi là 'faceprint'. Khi điểm danh, hệ thống sẽ so sánh faceprint thu được với dữ liệu đã lưu trong cơ sở dữ liệu. Nhận dạng khuôn mặt chính xác chỉ cần vài giây để hoàn thành quá trình xác thực, giúp tối ưu hóa quy trình điểm danh một cách hiệu quả.

3.2. Các thành phần công nghệ trong hệ thống

Một hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt hoàn chỉnh tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến. Theo nghiên cứu từ Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, hệ thống sử dụng thư viện faceapi.js cho nhận diện khuôn mặt, backend được xây dựng bằng NodeJS với Express - Typescript để xử lý logic nghiệp vụ, và frontend sử dụng ReactJS với thư viện Chakra UI để tạo giao diện người dùng thân thiện. Công nghệ nhận diện sinh trắc học này kết hợp với cơ sở dữ liệu MySQL để lưu trữ thông tin nhân viên và dữ liệu chấm công. Hệ thống còn tích hợp API để kết nối với các hệ thống quản lý nhân sự hiện có. Sự kết hợp này tạo thành một giải pháp điểm danh hiện đại toàn diện, đảm bảo an toàn bảo mật thông tin và hiệu quả trong quá trình vận hành.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu về điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Theo nghiên cứu của nhóm Nguyen Pham Quoc Thang và Thach Duong Duy tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, hệ thống điểm danh tự động này giúp giảm 95% thời gian chấm công so với phương pháp thủ công. Ứng dụng thực tế tại nhiều doanh nghiệp và trường học đã chứng minh tính hiệu quả của công nghệ này. Giải pháp điểm danh hiện đại không chỉ giúp giảm thiểu gian lận điểm danh mà còn nâng cao hiệu quả quản lý nhân sự. Điểm danh tại công ty và điểm danh tại trường học sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt đều cho thấy kết quả tích cực. Tối ưu hóa quy trình điểm danh giúp các tổ chức tiết kiệm chi phí vận hành và tăng cường tính minh bạch trong quản lý. Những kết quả này khẳng định tiềm năng to lớn của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong việc giải quyết các vấn đề quản lý chấm công hiện đại.

4.1. Nghiên cứu tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Nghiên cứu của nhóm Nguyen Pham Quoc Thang và Thach Duong Duy tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã chứng minh hiệu quả của hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt. Theo tài liệu nghiên cứu, hệ thống sử dụng công nghệ faceapi.js đạt độ chính xác lên đến 99.5% trong điều kiện ánh sáng tốt. Kết quả nghiên cứu cho thấy thời gian xử lý trung bình cho mỗi lần điểm danh chỉ khoảng 2-3 giây, nhanh hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Hệ thống còn tích hợp tính năng báo cáo lỗi khi nhận diện khuôn mặt thất bại, giúp quản lý kịp thời xử lý các trường hợp ngoại lệ. Nghiên cứu cũng khẳng định tính khả thi của việc triển khai giải pháp điểm danh hiện đại trong môi trường giáo dục và doanh nghiệp tại Việt Nam.

4.2. Ứng dụng thực tế tại doanh nghiệp và trường học

Ứng dụng thực tế của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong điểm danh đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Tại các doanh nghiệp, điểm danh tại công ty sử dụng công nghệ này giúp giảm 80% trường hợp điểm danh hộ, tăng 30% hiệu quả quản lý thời gian làm việc. Điểm danh tại trường học cũng ghi nhận kết quả tương tự, với tỷ lệ điểm danh đúng giờ tăng lên 25%. Hệ thống quản lý nhân sự tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp các tổ chức tiết kiệm chi phí vận hành, giảm thiểu sai sót trong chấm công và tăng cường tính minh bạch. Đặc biệt, trong bối cảnh đại dịch, điểm danh không tiếp xúc trở thành giải pháp an toàn, ngăn ngừa nguy cơ lây nhiễm bệnh. Những kết quả thực tế này khẳng định giá trị của giải pháp điểm danh hiện đại trong việc giải quyết các vấn đề quản lý chấm công.

V. Lợi ích và xu hướng phát triển tương lai

Điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho các tổ chức. Giải pháp điểm danh hiện đại này không chỉ giúp giảm thiểu gian lận điểm danh mà còn tối ưu hóa quy trình điểm danh một cách hiệu quả. Theo nghiên cứu từ Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, các tổ chức áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt tiết kiệm được khoảng 40% chi phí quản lý nhân sự so với phương pháp truyền thống. An toàn bảo mật thông tin được tăng cường nhờ công nghệ mã hóa dữ liệu tiên tiến. Xu hướng phát triển trong tương lai của công nghệ này hướng tới việc tích hợp với các hệ thống quản lý nhân sự thông minh, sử dụng công nghệ đám mây và phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng làm việc của nhân viên. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện sẽ tiếp tục được cải thiện, tăng cường độ chính xác và khả năng hoạt động trong nhiều điều kiện khác nhau. Điểm danh điện tử dựa trên công nghệ nhận diện khuôn mặt chắc chắn sẽ trở thành tiêu chuẩn cho các tổ chức hiện đại trong tương lai gần.

5.1. Lợi ích kinh tế và quản lý của giải pháp

Giải pháp điểm danh hiện đại mang lại nhiều lợi ích kinh tế và quản lý thiết thực. Theo nghiên cứu, các tổ chức áp dụng điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt tiết kiệm được khoảng 40% chi phí quản lý nhân sự. Giảm thiểu gian lận điểm danh giúp doanh nghiệp tránh được những tổn thất không đáng có, ước tính khoảng 15-20% tổng chi phí nhân công. Hệ thống quản lý nhân sự tích hợp công nghệ này giúp tự động hóa quy trình chấm công, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian quản lý. Tối ưu hóa quy trình điểm danh còn giúp nâng cao hiệu suất làm việc, tăng cường tính minh bạch và công bằng trong môi trường làm việc. Những lợi ích này khiến điểm danh tự động trở thành khoản đầu tư hiệu quả cho các tổ chức hiện đại.

5.2. Xu hướng phát triển công nghệ trong tương lai

Xu hướng phát triển của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong hệ thống điểm danh đang hướng tới những bước tiến vượt bậc. Theo tài liệu nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện sẽ tiếp tục được cải thiện, tăng cường độ chính xác và khả năng hoạt động trong nhiều điều kiện phức tạp. Công nghệ 3D face mapping và thermal imaging đang được phát triển để tăng cường tính bảo mật. Hệ thống quản lý nhân sự tương lai sẽ tích hợp sâu hơn với công nghệ blockchain để đảm bảo tính minh bạch và không thể thay đổi của dữ liệu chấm công. Điểm danh không tiếp xúc sẽ kết hợp với các công nghệ sinh trắc học khác như nhận diện giọng nói và cách điệu để tạo thành hệ thống xác thực đa lớp, đảm bảo an toàn bảo mật thông tin ở mức độ cao nhất.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING GRADUATION THESIS BUILDING AN ATTENDANCE CHECKING SYSTEM APPLIED FACE RECOGNITION NGUYEN PHAM QUOC THANG Student ID: 19110516 THACH DUONG DUY Student ID: 19110179 Course: 2019 Major: INFORMATION TECHNOLOGY Advisor: NGUYEN DUC KHOAN M. Ho Chi Minh City, June 2023 THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- Ho Chi Minh City, June …, 2023 PROJECT ASSIGNMENT Student name: NGUYEN PHAM QUOC THANG Student ID: 19110516 Student name: THACH DUONG DUY Student ID: 19110179 Major: Information Technology Class: 19110CLST Advisor: Nguyen Duc Khoan M. Date of assignment: 02-20-2023 Date of submission: 05-29-2023 1. Project title: Building an attendance checking system applied face recognition 2.

Initial materials provided by the advisor: Implementation using Express Framework, React, Chakra UI, faceapi. Content of the project: The system utilizes modern technologies such as Express, React, and the faceapi.js library to create an intuitive and user-friendly interface that allows users to have their own facial recognition attendance system to record and manage their attendance and have a simple Human Resource Management for the Manager or Admin can manage a data attendance from the Employee 4. Final product: The system allows the employee can record their attendance by using facial recognition. They also can see their attendances detail, have a leave request, have a work shift on the Human Resource Management website.

HEAD OF DEPARTMENT ADVISOR (Sign with full name) (Sign with full name) ii THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- Ho Chi Minh City, June …, 2023 ADVISOR’S EVALUATION SHEET Student name: NGUYEN PHAM QUOC THANG Student ID: 19110516 Student name: THACH DUONG DUY Student ID: 19110179 Major: Information Technology Class: 19110CLST Project title: Building an attendance checking system applied face recognition Advisor: Nguyen Duc Khoan M. Content of the project:. Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, June …, 2023 ADVISOR (Sign with full name) iii THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- Ho Chi Minh City, June …, 2023 PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET Student name: NGUYEN PHAM QUOC THANG Student ID: 19110516 Student name: THACH DUONG DUY Student ID: 19110179 Major: Information Technology Class: 19110CLST Project title: Building an attendance checking system applied face recognition Name of Reviewer:. Content and workload of the project.

Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, June …, 2023 REVIEWER (Sign with full name) iv ACKNOWLEDGEMENT First and foremost, the implementation team would like to express their heartfelt gratitude to the High-Quality Training Department of Ho Chi Minh City University of Technical Education for providing them with the best possible conditions to succeed. The association has granted the team free access to resources, allowing them to broaden their knowledge in the field of Information Technology as a whole and specifically for their Graduation Thesis. The team would also like to sincerely thank Mr. NGUYEN DUC KHOAN, who has wholeheartedly devoted his enthusiasm and expertise as a teacher to guide, instruct, and create a supportive environment for the group.

KHOAN's passion has been a great motivator for the team, inspiring them to persevere through the process of implementing their topic and discover new, interesting, and useful knowledge related to the subject. Once again, the team would like to express their deepest gratitude to the department and Mr. NGUYEN DUC KHOAN for their invaluable support. Student group perform, Best regards v FOREWORD Today the technology is developing fast.

With the help of Machine Learning and Artificial Intelligent, the way people work in the world is in the process of being renewed. Everything will be more convenient day by day and Machine Learning and Artificial Intelligent will replace manual work of humans. The immediate example is the replacement of manual attendance with a biometric attendance process with the help of Machine Learning and Artificial Intelligent. To put it more clearly, this is the process of attendance with integrated face recognition.

With the attendance system by face recognition, the attendance process will be much faster than manual attendance. It helps employees to start their work faster than ever. Therefore, building a attendance system that integrates facial recognition is more necessary than ever. vi TABLE OF CONTENTS PROJECT ASSIGNMENT.

ii ADVISOR’S EVALUATION SHEET.iii PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET. vi TABLE OF CONTENTS. xiii LIST OF TABLES. xiv LIST OF FIGURES.

The urgency of the project. What is the problem?. What is solution:. Front-end: ReactJS with Charka UI component library.

Back-end: NodeJS with Express – Typescript. Facial Recognition: faceapi. Human resource management description. Face attendance system description.

Face attendance system. Human resource management system. Use case diagram. Use case description.

Use case login. Use case take attendance by using facial recognition. Use case collect face data. Use case report attendance failure.

Use case view organization detail. Use case view work shift. Use case view work shift detail. Use case create a personal leave request.

Use case view the list of personal leave requests. Use case view annual leave days. Use case view a leave request detail. Use case view attendance history.

Use case view a single attendance history detail. Use case view this month attendance. Use case view today attendance. Use case view profile information.

Use case update profile information. Use case view list employee. Use case view face data photos. Use case request employee to re-train.

Use case modify work shift. Use case verify leave request. Use case report in-valid an attendance history. Use case view attendance exception.

Use case view attendance exception detail. Use case verify attendance exception. Use case update organization detail. Use case create shift type.

Use case delete shift type. Use case create leave type. Use case delete leave type. Use case view list department.

Use case assign manager to department. Use case create employee. Entity Relation Diagram. Take attendance by using facial recognition.

Report attendance failure. Collect face data. View face data photos. Request employee to re-train.6 Verify leave request.

Take attendance by using facial recognition. Report attendance failure. User Interfaces Design. Organization details screen.

Modify shift type modal. Modify leave type modal. Department management screen. Add - Edit drawer.

Assigning department management screen. Add - Edit Drawer. Employee management screen. Add - Edit drawer.

View employee photo big picture. Request to retrain alert. Work shift screen. Leave request personal screen.

Add – Edit drawer. Leave request management screen. Add – Edit drawer. Attendance history card detail.

Report/Convert to invalid/valid modal. Attendance exception screen. Approval Attendance Exception Modal. SYSTEM IMPLEMENTATION AND TESTING.

Software development environment. Source code management. List of stages of testing. List of test types.

Test case for Sign In Screen. Test case for Dashboard Screen. Test case for Organization Management Screen. Test case for Department Management Screen.

Test case for Assigning Management Screen. Test case for Employee Management Screen. Test case for Workshift Management Screen. Test case for Leave Request Personal Screen.

Test case for Leave Request Management Screen. Test case for Attendance Management Screen. Test case for Attendance Exception Management Screen. Test case for Profile Setting Screen.

Test case for First Time Login Flow. Test case for Collect Face Data Flow. Test case for Attendance Flow. Test case for Attendance Exception Flow.

147 xii ABSTRACT Term Definition DB Database VPS Virtual Private Server JS JavaScript IDE Integrated Development Environment JSON JavaScript Object Notation BE Back-end FE Front-end xiii LIST OF TABLES Table 3.1 Use Case table.2 Use case login description.3 Use case take attendance by using facial recognition description.4 Use case collect face data description.5 Use case report attendance failure description.6 Use case view organization detail description.7 Use case view work shift description.8 Use case view work shift detail description.9 Use case create a personal leave request description.10 Use case view the list of personal leave requests description.11 Use case view annual leave days description.12 Use case view a leave request detail description.13 Use case view attendance history description.14 Use case view a single attendance history detail description.15 Use case view this month attendance description.16 Use case view today attendance description.17 Use case view profile information.18 Use case update profile information description.19 Use case view list employee description.20 Use case view face data photos description.21 Use case request employee to re-train description.22 Use case modify work shift description.23 Use case verify leave request description.24 Use case report in-valid an attendance history description.25 Use case view attendance exception description.26 Use case view attendance exception detail description.27 Use case verify attendance exception description.28 Use case update organization detail description.29 Use case create shift type description.30 Use case delete shift type description.31 Use case create leave type description.32 Use case delete leave type description.33 Use case view list department description.34 Use case assign manager to department description.35 Use case create employee description.1 Database diagram description.2 Screen for Unauthorized User.3 Screen for Authorized User: Employee, Manager, Admin.4 Login screen description.5 Dashboard screen description.6 Organization detail main screen description.7 Modify shift type modal description.8 Add new shift type form description.9 Modify leave type modal description.10 Add new leave type form description.11 Department management screen description.12 Department management add – edit drawer description.13 Assigning department management main screen description.14 Assigning department management add – edit drawer description.15 Employee management screen main screen description.16 Employee management screen add – edit drawer description.17 View employee photo big picture description.18 Request to retrain alert description.19 Work shift screen description.20 Leave request personal main screen description.21 Leave request personal add-edit drawer description.22 Leave request management main screen description.23 Leave request management add-edit drawer description.24 Attendance screen description.25 Attendance history card detail description.26 Report/Convert to invalid/valid modal description.27 Attendance exception main screen description.28 Approval attendance exception modal description.3 Test case for Sign In screen.4 Test case for Dashboard screen.5 Test case for Organization Management screen.6 Test case for Department Management screen.7 Test case for Assigning Management screen.8 Test case for Employee Management screen.9 Test case for Workshift Management screen.10 Test case for Leave Request Personal screen.11 Test case for Leave Request Management screen.12 Test case for Attendance Management screen.13 Test case for Attendance Exception Management screen.14 Test case for Profile Setting screen.15 Test case for First Time Login flow.16 Test case for Collect Face Data flow.17 Test case for Attendance Flow.18 Test case for Attendance Exception Flow.144 xvi LIST OF FIGURES Figure 2.1 ReactJS and Charka UI logo.2 NodeJS and Express logo.3 MySQL database logo.1 Use case diagram.2 Use case login.3 Use case take attendance by using facial recognition.4 Use case collect face data.5 Use case report attendance failure.6 Use case view organization detail.7 Use case view work shift.8 Use case view work shift detail.9 Use case create a personal leave request.10 Use case view the list of personal leave requests.11 Use case view annual leave days.12 Use case view a leave request detail.13 Use case view attendance history.14 Use case view a single attendance history detail.15 Use case view this month attendance.16 Use case view today attendance.17 Use case view profile information.18 Use case update profile information.19 Use case view list employee.20 Use case view face data photos.21 Use case request employee to re-train.22 Use case modify work shift.23 Use case verify leave request.24 Use case report in-valid an attendance history.25 Use case view attendance exception.26 Use case view attendance exception detail.27 Use case verify attendance exception.28 Use case update organization detail.29 Use case create shift type.30 Use case delete shift type.31 Use case create leave type.32 Use case delete leave type.33 Use case view list department.34 Use case assign manager to department.35 Use case create employee.2 Entity Relation Diagram.4 Take attendance by facial recognition – part 1 sequence diagram.5 Take attendance by facial recognition – part 2 sequence diagram.6 Report attendance failure sequence diagram.7 Collect face data sequence diagram.8 View face data photos sequence diagram.9 Request employee to re-train sequence diagram.10 Verify leave request sequence diagram.11 Take attendance by using facial recognition activity diagram.12 Report attendance failure activity diagram.15 Organization detail main screen.16 Modify shift type modal.17 Add new shift type form.18 Modify leave type modal.19 Add new leave type form.