Sistema De Reconhecimento za lice: 5 koraka

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:34

O sistemu de reconhecimento face possui um funkcionamento bem simples, operando na placa Dragonboard 410c em linux utilizando apenas dois scripts em python e um banco de dados local criado por meio de pacotes do linux, possui uma precisão uzeti u obzir, para um sistema fácil de ser feito e relativamente barato.

Korak 1: Passo 1: Descrição E Materiais

Para desenvolvimento do system de reconhecimento face foi uses a placa Dragonboard 410c além de dois LEDs, um Buzzer, uma webcam e alguns pacotes to linux instalados no linaro, system operacional da placa. Foram iskorištava os pacotes "mc", "MySQL" i "open cv". Danas je programção foi escrita em python e, portanto, iskorišten kao respectivas bibliotecas da linguagem. Todos os pacotes foram instalados com o auxílio do "sposobnosti". Para o funcionamento do programa são needários o script em python para a captura das informações de nome, idade e rosto do usuário, o banco de dados feito no MySQL para a manipulação de dados e comunicação com o próximo item: o script de leitura facial, também em python.

Korak 2: Passo 2: Konfigurirajte Do Banco De Dados

A primeira coisa que deve ser feita é a configuração de um banco de dados para a troca de informações entre o script de adicionar usuário e o de procurar usuários. Vale lembrar que as imagens gravadas pela câmera para comparação com o vídeo serão gravadas em uma pasta local, fora do banco de dados. Učinkovito je instaliran MySQL za postavljanje parametara ili banko de dados que será iskorištavanje skripti. Para criar bancos de dados basta seguir os passos do link à seguir:

www.vivaolinux.com.br/artigo/Gerenciando-b…

No banco de dados se pode criar inúmeras variáveis para serem requisitadas pelo script para o preenchimento das informações do usuário, para efeito deste tutorial foram criadas duas variáveis, o nome eo CPF, mas estes são apenas exemplos, poderiam co sário cido varias por exemplo a idade, a cor do cabelo, altura itd. Também está presente no banco de dados uma possiblebibilidade de ser colocado um número de identificação para a informação armazenada. No script de saída há apenas dois printes para mostrar o nome e o CPF do usuário identificado.

Uma vez konfiguracija o banco de dados, já se pode trabalhar no script para receber as informações.

Korak 3: Passo 3: Konfigurirajte Recepção De Dados Do Usuário

Nesta parte do tutorial será feita a programção em python do script para receber os dados do usuário, u obliku "raw_input ()" za određivanje do eme i do CPF -a. Da biste prihvatili kameru, potrebno je koristiti otvoreni cv, koristiti meio do linux -a, ali koristiti MySQL za atrelarno ili bankovno kopiranje. O código está disponível nesta página.

Korak 4: Passo 4: Programando O Reconhecimento Facial E Periféricos

Program koji koristi neste skriptu i odgovara na komunikaciju-com o banco de dados enquanto ponovno uspostavlja lice do korištenja, ali mora aktivirati dodatke Grovesa (zujalica, LED diode). Para esta última é neophodário um comando diferente para python, para que execute comandos no terminal do linux para habilitar a funcionalidade dos pinos corretos na Dragonboard e assegurar que operem corretamente. Os periféricos utilizados estão mostrados na imagem disponível junto ao código disponibilizado.

Korak 5: Passo 5: Testisi

Nesse tipo de experimento erros são bastante comuns. Normalno erros ocorrem devido à falhas no código, pinagem, ou até mesmo, imprecisões nos periféricos, como webcam, portanto, é recomendável fazer diversos teste, com fundos de cores diferentes, pessoas diferentes itd. por vez, já que podem haver problemas com a detecção e reconhecimento de mais de uma face.