Eine Überprüfung von - Smart Attendance Monitoring System Using Raspberry Pi
Gesichtserkennungsfunktion
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Unser Projekt veranschaulicht die Bedeutung der Automatisierung in der heutigen Welt anhand des Konzepts der Gesichtserkennung. Wie wir alle wissen, spielt das Gesicht einer Person eine wichtige Rolle bei der Feststellung ihrer Identität. Dieses Projekt besteht aus OpenCV-Algorithmusmodulen, die in Python laufen. Angesichts der bevorstehenden Fortschritte bei Hardware und Technologie gibt dieses Projekt den Menschen auch Hoffnung auf mehr Improvisation und neues Denken. Das Modell hat eine Genauigkeitsrate von 99,38 % und bietet ein einfaches Befehlszeilenprogramm für die Gesichtserkennung. ...
Unser Projekt veranschaulicht die Bedeutung der Automatisierung in der heutigen Welt anhand des Konzepts der Gesichtserkennung. Wie wir alle wissen, spielt das Gesicht einer Person eine wichtige Rolle bei der Feststellung ihrer Identität. Dieses Projekt besteht aus OpenCV-Algorithmusmodulen, die in Python laufen. Angesichts der bevorstehenden Fortschritte bei Hardware und Technologie gibt dieses Projekt den Menschen auch Hoffnung auf mehr Improvisation und neues Denken. Das Modell hat eine Genauigkeitsrate von 99,38 % und bietet ein einfaches Befehlszeilenprogramm für die Gesichtserkennung. Dieses Tool ist generischen Algorithmen überlegen, da es nur ein einziges Bild benötigt und keine Graustufenumwandlung erforderlich ist. Für die Algorithmen Haar-Kaskade, LBPH und Eigenface sind Tausende von Proben erforderlich, um den Abstand zwischen Punkten und Pixeln in einem Bild zu bestimmen. Die in den Raspberry Pi eingebaute E-Mail-Funktionalität wird genutzt, um das IOT zu nutzen. Wirwerden dabei durch das SMT-Protokoll unterstützt. Für die Zukunft ist geplant, die Genauigkeit und Geschwindigkeit des Modells zu erhöhen.
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