Examen d'un système intelligent de contrôle des présences utilisant Raspberry Pi
Reconnaissance des visages
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Notre projet illustre l'importance de l'automatisation dans le monde actuel en utilisant le concept de la reconnaissance faciale. Comme nous le savons tous, le visage d'une personne joue un rôle important dans l'établissement de son identité. Ce projet se compose de modules algorithmiques OpenCV fonctionnant en Python. Cet effort donne également l'espoir d'une plus grande improvisation et d'une pensée nouvelle à la lumière des progrès imminents en matière de matériel et de technologie. Le modèle a un taux de précision de 99,38 % et offre un utilitaire de ligne de commande simple po...
Notre projet illustre l'importance de l'automatisation dans le monde actuel en utilisant le concept de la reconnaissance faciale. Comme nous le savons tous, le visage d'une personne joue un rôle important dans l'établissement de son identité. Ce projet se compose de modules algorithmiques OpenCV fonctionnant en Python. Cet effort donne également l'espoir d'une plus grande improvisation et d'une pensée nouvelle à la lumière des progrès imminents en matière de matériel et de technologie. Le modèle a un taux de précision de 99,38 % et offre un utilitaire de ligne de commande simple pour la reconnaissance des visages. Cet outil est supérieur aux algorithmes génériques car il n'a besoin que d'une seule image pour travailler et ne nécessite pas de conversion en niveaux de gris. Des milliers d'échantillons sont nécessaires aux algorithmes Haar cascade, LBPH et Eigenface pour déterminer la distance entre les points et les pixels d'une image. La fonctionnalité de courrier électronique intégrée au Raspberry Pi est utilisée pour exploiter l'IOT. Nous sommes aidés par le protocole SMT. Il est possible que le projet ait pour but d'améliorer la précision et la vitesse du modèle à l'avenir.
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