A Review of - Smart Attendance Monitoring System Using Raspberry Pi
Nasz projekt ilustruje znaczenie automatyzacji w dzisiejszym świecie, wykorzystując koncepcję rozpoznawania twarzy. Jak wszyscy wiemy, twarz osoby odgrywa znaczącą rolę w ustalaniu jej tożsamości.
Projekt ten składa się z modułów algorytmu OpenCV działających w Pythonie. Wysiłek ten daje również ludziom nadzieję na większą improwizację i świeże myślenie w świetle zbliżającego się postępu w sprzęcie i technologii. Model ten charakteryzuje się dokładnością na poziomie 99,38% i oferuje proste narzędzie wiersza poleceń do rozpoznawania twarzy.
Narzędzie to jest lepsze od ogólnych algorytmów, ponieważ wymaga tylko jednego obrazu do pracy i nie wymaga konwersji skali szarości. Algorytmy kaskadowe Haara, LBPH i Eigenface wymagają tysięcy próbek do określenia odległości między punktami i pikselami na obrazie.
Wbudowana w Raspberry Pi funkcja poczty elektronicznej służy do wykorzystania IOT. Pomaga nam w tym protokół SMT.
W przyszłości mogą pojawić się plany zwiększenia dokładności i szybkości modelu.