AI Face Scan System for Certificate Ceremony Administration

Authors

  • ดวงใจ งามศิริ -
  • Phongsathorn Watthanapithi วิทยาลัยอาชีวศึกษายะลา
  • Raphatthorn Chumkaew วิทยาลัยอาชีวศึกษายะลา

Keywords:

คำสำคัญ : ปัญญาประดิษฐ์ การจดจำใบหน้า พิธีรับประกาศนียบัตร ระบบบริหารจัดการ

Abstract

This research aimed to: 1) develop an AI face scan-based system for graduation ceremony administration, 2) evaluate the efficiency of the AI face scan-based system for graduation ceremony administration, and 3) assess user satisfaction towards the developed system. The study employed a Research and Development (R&D) approach. The sample consisted of two groups, i.e., 20 graduates for testing the system performance accuracy, and 35 users for satisfaction evaluation. Research instruments included the AI face scan prototype, system performance recording forms, and a user satisfaction questionnaire. Data were analyzed by percentage, mean, and standard deviation. The results revealed that the developed system achieved an accuracy on identity verification of 94.00%, precision of 97.41%, and recall of 96.41%, with an average processing time of 0.82 seconds per scan. Furthermore, the system reduced the operating time required for graduate sequencing and name-calling processes by 35.38%, exceeding the research hypothesis of at least 30% time reduction. Overall user satisfaction was at the highest level (equation  = 4.64, S.D. = 0.48). These findings indicate that the system can be effectively implemented in real graduation ceremonies, reducing operational errors, improving processing speed, and enhancing ceremony management efficiency through artificial intelligence technology.

Author Biography

Phongsathorn Watthanapithi, วิทยาลัยอาชีวศึกษายะลา

รองผู้อำนวยการฝ่ายวิชาการ

References

Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M. A., & Wolf, L. (2014). DeepFace: Closing the gap to human-level performance in face verification. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2014), (pp. 1701–1708). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.220

Schroff, F., Kalenichenko, D. and Philbin, J. (2015) Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2015), (pp. 815-823). https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298682

W. Zhao, et al. (2003).Face Recognition: A Literature Survey. ACM Computing Surveys, 35(4), 399-458. https://doi:10.1145/954339.954342

ธานินทร์ ศิลป์จารุ. (2560). การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS และ AMOS (พิมพ์ครั้งที่ 17). บิสซิเนสอาร์แอนด์ดี.

กุญชนิตา กุญชร ณ อยุธยา. (2567). การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการป้องกันอาชญากรรมบนท้องถนน (Street crime) ของกองบัญชาการตำรวจนครบาล [วิทยานิพนธ์ศิลปศาสตรดุษฎีบัณฑิต]. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

อภิสรา คชรัฐแก้วฟ้า. (2566). การศึกษาผลกระทบจากการยอมรับใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้านความพึงพอใจในการทำงานของพนักงานออฟฟิศในประเทศไทย [สารนิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต]. มหาวิทยาลัยมหิดล.

Downloads

Published

2026-06-26

How to Cite

1.
งามศิริ ด, Watthanapithi P, Chumkaew R. AI Face Scan System for Certificate Ceremony Administration. KRIS Journal [internet]. 2026 Jun. 26 [cited 2026 Jul. 3];6(1):47-55. available from: https://so08.tci-thaijo.org/index.php/KRIS/article/view/6753

Issue

Section

Research Article