• फिंगर-प्रिंट आधारित उपस्थिति के विकल्प के रूप में उपयोग में आसान, लागत प्रभावी, स्केलेबल संपर्क रहित उपस्थिति प्रणाली विकसित की गई है। 
• चेहरे की पहचान आधारित समाधान में सिंगल बोर्ड कंप्यूटर (एसबीसी), डिस्प्ले, वेब कैमरा और मोशन सेंसर शामिल हैं। एप्लिकेशन सॉफ्टवेयर फ्रंट-एंड, जैसा कि आंकड़ों में दिखाया गया है, PyQt फ्रेमवर्क का उपयोग करके विकसित किया गया है।  वांछित वास्तविक समय प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए।
• उपयोगकर्ताओं को पता लगाने की प्रक्रिया शुरू करने के लिए मोशन सेंसर के ऊपर अपना हाथ लहराना पड़ता है (जैसा कि चित्र 1(ए) में दिखाया गया है)। एक बार व्यक्ति की पहचान हो जाने के बाद, उपस्थिति को बिना किसी अन्य इनपुट के चिह्नित किया जाता है। चेहरा पहचान मॉडल मल्टी-टास्क कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (एमटीसीएनएन) पर आधारित है और चेहरा पहचान मॉडल विपरीत शिक्षण पद्धति का उपयोग करता है।एप्लिकेशन सॉफ्टवेयर का स्क्रीनशॉट और सीएआईआर में तैनात सेटअप

   

• एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सिस्टम को प्रत्येक कर्मचारी की कुछ (10-20) नमूना छवियों की आवश्यकता होती है। हालांकि, रन-टाइम के दौरान, सिस्टम को किसी उपयोगकर्ता के चेहरे की छवि की आवश्यकता नहीं होती है। प्रशिक्षण एक GPU कंप्यूट प्लेटफॉर्म पर ऑफ़लाइन मोड में किया जाता है। हालांकि, संचालन के दौरान सॉफ्टवेयर कमोडिटी सीपीयू प्लेटफॉर्म पर चलता है। 
• सिस्टम को नए स्थानों पर तैनात किया जा सकता है, जिसके लिए तैनाती के स्थान पर कर्मचारियों के चेहरे की छवियों का उपयोग करके एआई मॉडल के प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी। नए कर्मचारियों को भी आसानी से नामांकित किया जा सकता है और उन्हें बढ़ाया जा सकता है।