基于树莓派的面部识别系统设计方案
本文将介绍使用awsrekognition和pi-timolo的raspberrypi的面部识别系统。
描述
pi-detector与pi-timolo一起使用，通过利用awsrekognition在运动生成的图像中搜索面部匹配。在其当前状态下，匹配项被写入event.log。通过一些额外的改造和工作，你可以利用它发送通知或允许/拒绝其他人访问房间，并且这只需稍微进行修改。安装脚本会将适当的文件放在/etc/rc.loal中以在启动时启动。
构建要求
树莓派（使用rpi3测试）
picamera
awsrekognitionaccess（提供免费套餐选项）
作为替代方案，可以修改这组脚本以查看包含图像的任何目录。例如，如果您从另一台相机收集静止图像并将它们保存到磁盘，您可以更改图像路径以对创建的任何新照片运行面部识别。
aws识别
在安装之前，最好在aws上启动并运行。对于我的项目，我使用的是aws免费套餐服务。使用它可以让您每月进行5000次api调用，这对于这个项目来说已经足够了。登录到您的控制台并创建一个具有rekognition管理权限的新iam用户。
用户组的视图
您需要做的是复制您的aws_access_key_id和aws_access_key_secret。要获取此信息，请单击“安全凭证”选项卡（来自上图中的iam用户页面）。如果这是您的第一次使用，您可能需要生成一个新密钥。启动安装脚本后，系统将询问您此信息。
安装
使用raspbianjessie设置raspberrypi
通过ssh连接到您的raspberrypi（或将其连接到监视器并使用pi作为用户名和raspberry作为密码登录）。不要忘记将下面的ip地址更改为您的pi的ip。如果您需要帮助在网络上查找它，请使用nmap（nmap-sn192.168.1.0/24）
sshpi@192.168.1.120
克隆repo并安装：
在安装过程中，系统将提示您输入之前设置的aws凭据。询问时，输入您的aws密钥id、aws秘密访问密钥，并将区域设置为us-east-1（调整以匹配您之前设置awsrekognition时选择的区域）。示例输出类似于下图：
入门
首先，您需要在awsrekognition上创建一个新集合。创建一个“home”集合，例如：
接下来，将图像添加到pi-detector/faces文件夹。一个人的图像越多，您将获得更好的检测结果。我会在不同的灯光下推荐几个不同的姿势。
之后我发现最好的方法是在相机放置的同一区域拍照，并使用picam。如果你准备这样做，还可以创建一个小的python脚本来拍摄一张延迟10秒的照片，然后将它放入pi-detector/faces文件夹中。要使用它：
完成后，您可以返回并重命名文件并重复上述步骤以将您的图像添加到awsrekognition。创建新集合或添加新图像后，将创建两个参考文件作为未来参考。如果您计划在将来删除图像或集合，这些将非常有用。
此时，设置已准备就绪。您可以在rpi上设置wi-fi，并将相机放置在您家中的任何位置。插入rpi后，它应该开始工作，无需用户进行额外工作。要检查您的日志，只需ssh进入rpi并检查event.log文件夹以获取对您的检测的引用。
要从您的收藏中删除人脸，请使用以下命令：
如果您需要查找图像id或集合名称，请参考您的faces.txt和collections.txt文件。
要删除集合：
请注意，上述操作也会删除您存储在aws中的所有面孔。
最后一个脚本是facematch.py。如果您更新了图像并且只想针对您存储在aws上的人脸测试静态照片，请执行以下操作：
结果会打印到屏幕上，包括相似性和置信度的百分比。
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pi-detector与pi-timolo一起使用，通过利用awsrekognition在运动生成的图像中搜索面部匹配。在其当前状态下，匹配项被写入event.log。通过一些额外的改造和工作，你可以利用它发送通知或允许/拒绝其他人访问房间，并且这只需稍微进行修改。安装脚本会将适当的文件放在/etc/rc.loal中以在启动时启动。
构建要求
树莓派（使用rpi3测试）
picamera
awsrekognitionaccess（提供免费套餐选项）
作为替代方案，可以修改这组脚本以查看包含图像的任何目录。例如，如果您从另一台相机收集静止图像并将它们保存到磁盘，您可以更改图像路径以对创建的任何新照片运行面部识别。
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在安装之前，最好在aws上启动并运行。对于我的项目，我使用的是aws免费套餐服务。使用它可以让您每月进行5000次api调用，这对于这个项目来说已经足够了。登录到您的控制台并创建一个具有rekognition管理权限的新iam用户。
用户组的视图
您需要做的是复制您的aws_access_key_id和aws_access_key_secret。要获取此信息，请单击“安全凭证”选项卡（来自上图中的iam用户页面）。如果这是您的第一次使用，您可能需要生成一个新密钥。启动安装脚本后，系统将询问您此信息。
安装
使用raspbianjessie设置raspberrypi
通过ssh连接到您的raspberrypi（或将其连接到监视器并使用pi作为用户名和raspberry作为密码登录）。不要忘记将下面的ip地址更改为您的pi的ip。如果您需要帮助在网络上查找它，请使用nmap（nmap-sn192.168.1.0/24）
sshpi@192.168.1.120
克隆repo并安装：
在安装过程中，系统将提示您输入之前设置的aws凭据。询问时，输入您的aws密钥id、aws秘密访问密钥，并将区域设置为us-east-1（调整以匹配您之前设置awsrekognition时选择的区域）。示例输出类似于下图：
入门
首先，您需要在awsrekognition上创建一个新集合。创建一个“home”集合，例如：
接下来，将图像添加到pi-detector/faces文件夹。一个人的图像越多，您将获得更好的检测结果。我会在不同的灯光下推荐几个不同的姿势。
之后我发现最好的方法是在相机放置的同一区域拍照，并使用picam。如果你准备这样做，还可以创建一个小的python脚本来拍摄一张延迟10秒的照片，然后将它放入pi-detector/faces文件夹中。要使用它：
完成后，您可以返回并重命名文件并重复上述步骤以将您的图像添加到awsrekognition。创建新集合或添加新图像后，将创建两个参考文件作为未来参考。如果您计划在将来删除图像或集合，这些将非常有用。
此时，设置已准备就绪。您可以在rpi上设置wi-fi，并将相机放置在您家中的任何位置。插入rpi后，它应该开始工作，无需用户进行额外工作。要检查您的日志，只需ssh进入rpi并检查event.log文件夹以获取对您的检测的引用。
要从您的收藏中删除人脸，请使用以下命令：
如果您需要查找图像id或集合名称，请参考您的faces.txt和collections.txt文件。
要删除集合：
请注意，上述操作也会删除您存储在aws中的所有面孔。
最后一个脚本是facematch.py。如果您更新了图像并且只想针对您存储在aws上的人脸测试静态照片，请执行以下操作：
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