Tek fotoğrafla saniyeler içinde tüm öğrencileri tanı, yoklamayı otomatik al. MTCNN + FaceNet ile yüksek doğruluk, KVKK uyumlu veri yönetimi.
%0+
Tanıma Doğruluğu
<0sn
Analiz Süresi
0D
Yüz Embedding'i
attendifyai.com/dashboard
0
0
%0.0
Hız
2.4s analiz
Özellikler
Yapay zeka temelli, kullanıcı dostu, hukuki süreçlere uygun bir yoklama sistemi.
MTCNN ile yüz tespiti, FaceNet ile 512 boyutlu embedding. Cosine similarity ile saniye altı eşleştirme.
Sınıf fotoğrafı yüklendikten 2-3 saniye içinde tüm öğrenciler tanınır. Eşzamanlılık için thread pool optimizasyonu.
Açık rıza, veri minimizasyonu, silme hakkı. Aydınlatma metni ve hukuki süreçler şeffaf belgelenmiş.
Haftalık trend, risk altındaki öğrenciler, devamsızlık takibi, PDF export. Tek tıkla rapor.
Süreç
Karmaşık değil — sınıf fotoğrafı çek, yükle, sonucu gör.
Hoca panelden ders ve hafta seçer, sınıfın tek bir fotoğrafını yükler. JPG/PNG, max 15 MB.
MTCNN her yüzü tespit eder, FaceNet kayıtlı öğrencilerle eşleştirir. Düşük güvenli yüzler karantinaya alınır.
Yoklama veritabanına işlenir, devamsızlık takibi başlar, raporlar otomatik üretilir. Öğrenci itiraz edebilir.
İnsan + Yapay Zeka
Yapay zeka kararsız kaldığında karar hocaya devredilir. Otomatik hız + insan denetimi.
Düşük güvenli yüzler otomatik kuyruğa
FaceNet benzerliği %45-53 arasındaysa "şüpheli" sayılır, doğrudan yoklamaya işlenmez.
Kayıtlı profil ile yan yana karşılaştırma
Hoca, kayıt fotoğrafıyla anlık yakalanan yüzü gözle kıyaslar, güvenilirlik puanını görür.
Tek tıkla onayla veya reddet
Onaylanırsa öğrenci "Geldi" sayılır, reddedilirse yabancı kategorisine geçer. Karar anlık yansır.
KVKK uyumlu insan denetimi
Tamamen otomatik karar yerine son söz hocada — algoritmik karara itiraz hakkı korunur.
attendifyai.com/karantina
Otomatik kabul eşiği: %53
Berk Andaç → "GELDİ" listesine eklendi
Yoklama Güncel
Berk Andaç · Geldi · %47
Süreç tamamlandı
Öğrenci Hakları · KVKK m.11
Yanlış tanıma olursa öğrenci kendi sayfasından itiraz eder, hoca anında değerlendirir.
attendifyai.com/ogrenci/itirazlarim
Ders
MAT202 · Matematik II
Derste arka sırada gözlüklerimi takmıştım, kameraya yan oturmuştum. Fotoğrafta yüzüm tam görünmediği için tanınmamış olmalıyım.
Hoca itirazını inceledi ve durumunu güncelledi
5. Hafta
MAT202
Adil değerlendirme tamamlandı
Tek tıkla itiraz başlatma
Öğrenci kendi panelinden "Gelmedi" gördüğü herhangi bir hafta için anında itiraz açabilir.
Sebep + delil ile gerekçelendirme
Öğrenci "neden gelmedi olarak işaretlendiğine inanmadığını" yazar, hoca konteksti görür.
Hoca paneline anlık bildirim
Yeni itirazlar sidebar'da rozetle gözükür, hoca "İtirazlar" sayfasından inceleme yapar.
Algoritmik karara itiraz hakkı
KVKK m.11/d gereği otomatik kararlara itiraz edilebilir — sistem bu hakkı uygulamada koruyor.
Proaktif Koruma
Devamsızlık eşiği aşılmadan önce öğrenciye otomatik e-posta. Hatırlatma sayesinde kalmayı önle.
Sürekli devamsızlık takibi
Her yoklama sonrası öğrencinin kullandığı hak otomatik hesaplanır, sınıra yaklaşma anında saptanır.
%70 eşiğinde turuncu uyarı
Devamsızlık hakkın %70'i kullanıldığında "Devamsızlık Uyarısı" e-postası otomatik gönderilir.
%100'de kırmızı kritik uyarı
Hak tamamen tükendiğinde "Devamsızlık Hakkı Doldu" kritik e-postası — durum açıkça bildirilir.
Öğrenciyi koruyan tasarım
"Boşvermek" yerine zamanında uyaran sistem — başarısız olma riskini önceden bildiriyor.
attendifyai.com/devamsızlık-takip
Devamsızlık Takibi
MAT202 · Matematik II
Hak takibi her yoklama sonrası güncellenir
Eşik Aşıldı!
Devamsızlık hakkın %70'ini geçtin
Otomatik e-posta hazırlanıyor...
Kayıtlı adresine gönderiliyor
E-posta Gönderildi
Sunucu
Devamsızlık Uyarısı
MAT202 dersinde hakkının %71'ini kullandın
4 ders kaldı
Bundan sonraki derslere düzenli katılım sağlayın.
Anlık olarak kayıtlı e-posta adresine iletildi
Otomatik Raporlama
Haftalık trend, risk öğrencileri, devamsızlık özetleri — tek tıkla görsel rapor + PDF indirme.
attendifyai.com/raporlar
Raporlar
MAT202 · Dönem Boyu
Ortalama
%85
Hafta
8
Öğrenci
14
Risk
2
Haftalık Katılım Trendi
Trend & Risk Analizi
8 hafta · 14 öğrenci
İndirilen
Rapor_MAT202_2026-05-02.pdf
847 KB · 3 sayfa
Tek tıkla resmi belge
Haftalık katılım trendi
Chart.js ile görsel çizgi grafiği. En iyi/en düşük hafta otomatik tespit edilir, rozet olarak gösterilir.
Risk altındaki öğrenciler
Devamsızlık hakkını tüketmeye yaklaşanlar 3 seviyede listelenir: Orta · Yüksek · Kalktı.
4 özet kart anlık
Ortalama katılım, toplam hafta, öğrenci sayısı, risk altındaki — sayfa her açıldığında güncel.
Tek tıkla PDF export
Tüm rapor — başlık, kartlar, grafik, risk tablosu — tek dosyada A4 PDF olarak indirilir, idari sürece hazır.
İletişim
Derslik değişikliği, sınav tarihi, ders notu — hocanın yazdığı duyuru anında öğrenci panelinde.
Hızlı yayın formu
Hoca tek modaldan başlık + içerik yazar, hedef kitleyi seçer (tek ders veya tüm öğrenciler), saniyeler içinde yayınlar.
Esnek yayın süresi
1 Gün, 1 Hafta veya Süresiz seçenekleri. Süresi dolanlar otomatik kalkar, kirli liste oluşmaz.
Hedef kitle filtresi
Sadece o derse kayıtlı öğrencilere veya tüm sisteme. Öğrenci ilgisiz dersin duyurusuyla rahatsız olmaz.
Anlık görünürlük
Yayınlanır yayınlanmaz öğrenci portal'a giren herkes en üstte görür. Mail kuyrukta beklemiyor.
attendifyai.com/duyuru
Duyuru Yayınla
Öğrenciler portalda görecek
Yayınlanıyor
Derslik Değişikliği
14 öğrenciye iletiliyor...
Yayınlanan Duyurular
3Derslik Değişikliği
MAT202Bu hafta dersimiz B-blok 13 numaralı dersliğe taşınmıştır arkadaşlar.
Cemal Özdeniz · şimdi
Vize Tarihi Açıklandı
Genel7. hafta vize sınavı hakkında detaylar...
2 gün önce
Ödev Teslim Süresi
MAT202Ödev teslim tarihi 1 hafta uzatıldı...
5 gün önce
Teknoloji
Endüstri standardı kütüphaneler ve açık kaynak araçlar.
Python
FastAPI
PyTorch
MTCNN
FaceNet
SQLAlchemy
Tailwind
Güvenlik & Etik
Yüz verisi özel nitelikli kişisel veridir. KVKK m.6 gereği yalnızca açık rızanız ile işlenir, üçüncü kişilere aktarılmaz, dönem sonunda otomatik silinir.
KVKK Aydınlatma Metnini OkuHTTPS / TLS
Tüm bağlantılar uçtan uca şifreli
Açık Rıza
Biyometrik veri için yazılı onam
Silme Hakkı
İstediğin an verilerini sil
İtiraz Mekanizması
Yanlış tanımaya itiraz hakkı
Akademik Künye
Bu sistem Cemal Muhammet Özdeniz tarafından 2025-2026 Bahar Dönemi'nde bitirme tezi kapsamında geliştirilmiştir. MTCNN + FaceNet tabanlı yüz tanıma yaklaşımı kullanılarak akademik kurumlar için otomatik yoklama altyapısı hedeflenmiştir.