Face Unlock

17 декабря 2019 г. Теги:

Во многих предприятиях присутствие на рабочем месте фиксируется различными методами. В эру зарождения искусственного интеллекта на помощь приходит технология машинного обучения и в частности технология распознавания лица.

Существуют много онлайн сервисов предоставляющие свои технологии и вычислительные мощности, но мне интересно узнать как это работает. Покопавшись в просторах интернета я нашел несколько полезных с помощью которых можно набросать небольшие скрипты для реализации более менее корректного распознавания лица.

Поставленная задача: создать сеть распознавания лиц для регистрации сотрудников в пределах периметра здания;

Вводное оборудование: IP камеры видео наблюдения, сервер под вычислительные мощности;

Применяемые технологии: Python3.7, библиотеки dlib, OpenCV

Первое что я сделал это полез на Google с запросом о распознавании лица с помощью Python и мне понравились несколько статей. Переписывать их я не буду, только укажу с какими нюансами я столкнулся.

В первой статье (https://habr.com/ru/company/netologyru/blog/434354/) говориться о том как и какие библиотеки нужны для реализации поставленной задачи и указаны алгоритм и несколько классов и их методов.


При установке библиотеки dlib столкнулся с проблемой, про которую почти ни где не говориться.
Перед установкой dlib (pip install dlib), установите cmake (pip install cmake)


Далее встала задача сохранять лица сотрудников и мне подошла статья https://robotos.in/uroki/obnaruzhenie-i-raspoznavanie-litsa-na-python, а также вот эти две статьи https://www.pyimagesearch.com/2019/12/16/training-a-custom-dlib-shape-predictor/, https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/

© 2019. Tumanov Nikolay.
Все права защищены. При использовании материалов сайта ссылка обязательна.
Условия использования персональных данных

Разработка сайта - Tumanov Nikolay