Uma revisão de - Sistema inteligente de monitorização de assiduidade utilizando Raspberry Pi
Reconhecimento de rostos
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O nosso projecto ilustra a importância da automatização no mundo actual utilizando o conceito de reconhecimento facial. Como todos sabemos, o rosto de uma pessoa desempenha um papel importante no estabelecimento da sua identidade. Este projecto consiste em módulos do algoritmo OpenCV executados em Python. Este esforço também dá às pessoas a esperança de uma maior improvisação e de um novo pensamento à luz dos avanços iminentes no hardware e na tecnologia. O modelo tem uma taxa de precisão de 99,38% e oferece um utilitário de linha de comando simples para reconhecimento facial. E...
O nosso projecto ilustra a importância da automatização no mundo actual utilizando o conceito de reconhecimento facial. Como todos sabemos, o rosto de uma pessoa desempenha um papel importante no estabelecimento da sua identidade. Este projecto consiste em módulos do algoritmo OpenCV executados em Python. Este esforço também dá às pessoas a esperança de uma maior improvisação e de um novo pensamento à luz dos avanços iminentes no hardware e na tecnologia. O modelo tem uma taxa de precisão de 99,38% e oferece um utilitário de linha de comando simples para reconhecimento facial. Esta ferramenta é superior aos algoritmos genéricos porque apenas necessita de uma imagem para trabalhar e não requer conversão em escala de cinzentos. São necessárias milhares de amostras para que os algoritmos Haar em cascata, LBPH e Eigenface determinem a distância entre pontos e pixéis numa imagem. A funcionalidade de correio electrónico incorporada no Raspberry Pi é utilizada para utilizar a IOT. Somos ajudados neste processo através do protocolo SMT. No futuro, o projecto poderá ter planos para aumentar a precisão e a velocidade do modelo.
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