Sistema De Reconhecimento Facial: 5 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:36

O sistema de reconhecimento facial possui um funcionamento bem simples, operando na placa Dragonboard 410c em linux utilizando apenas dois scripts em python e um banco de dados local criado por meio de pacotes do linux, possui uma precisão necessária, para um sistema fácil de ser feito e relativamente barato.

Etapa 1: Passo 1: Descrição E Materiais

Para o desenvolvimento do sistema de reconhecimento facial foi adicionado a placa Dragonboard 410c além de dois LEDs, um Buzzer, uma webcam e alguns pacotes do linux instalado no linaro, sistema operacional da placa. Foram utilizados os pacotes "mc", "MySQL" e "open cv". Toda a programação foi escrita em python e, portanto, utiliza as bibliotecas da linguagem. Todos os pacotes foram instalados com o auxílio do "aptidão". Para o funcionamento do programa são incluídos o script em python para a captura das informações de nome, idade e rosto do usuário, o banco de dados feito no MySQL para manipulação de dados e comunicação com o próximo item: o script de leitura facial, também em python.

Passo 2: Passo 2: Configuração Do Banco De Dados

A primeira coisa que deve ser feita é uma configuração de um banco de dados para uma troca de informações entre o script de adicionar usuário e procurar usuários. Vale lembrar que as imagens gravadas pela câmera para comparação com o vídeo serão gravadas em uma pasta local, fora do banco de dados. Inicialmente é instalado o MySQL para estabelecer o banco de dados que será usado nos scripts. Para criar bancos de dados, basta seguir os passos do link à seguir:

www.vivaolinux.com.br/artigo/Gerenciando-b…

No banco de dados se pode criar recursos para serem variáveis para serem requisitadas pelo script para o preenchimento das informações do usuário, para efeito deste tutorial foram altas duas variáveis, o nome e o CPF, mas estes são apenas exemplos, moderação ter sido corrigida n variáveis, como por exemplo a idade, a cor do cabelo, altura, etc. Também está presente no banco de dados uma possibilidade de ser colocado um número de identificação para uma informação armazenada. Nenhum script de saída há apenas duas impressões para mostrar o nome e o CPF do usuário identificado.

Uma vez configurada o banco de dados, já se pode trabalhar no script para receber as informações.

Etapa 3: Passo 3: Configurando a Recepção de Dados do Usuário

Nesta parte do tutorial será feita uma programação em python do script para receber os dados do usuário, na forma de "raw_input ()" para a determinação do nome e do CPF. Para a recepção de dados da câmera já é necessária a utilização do open cv, baixado por meio do linux, além do MySQL para atrelar o código om o banco de dados. O código está disponível nesta página.

Passo 4: Passo 4: Programando O Reconhecimento Facial E Periféricos

A programação utilizada neste script é responsável por comunicar-se com o banco de dados enquanto reconhece a face do usuário, além de ativar os extras Groves (Buzzer, LEDs). Para esta última é necessário um comando diferente para o python, para que execute comandos no terminal do linux para habilitar a funcionalidade dos pinos corretos na Dragonboard e garantir que operem corretamente. Os periféricos utilizados estão disponíveis na imagem disponível junto ao código disponibilizado.

Etapa 5: Passo 5: Testes

Nesse tipo de experimento erros são bastante comuns. Normalmente erros ocorrem devido à falhas no código, pinagem, ou até mesmo, imprecisões nos periféricos, como uma webcam, portanto, é recomendável fazer diversos teste, com fundos de cores diferentes, pessoas diferentes etc. Este código é mais recomendável para apenas um usuário por vez, já que podem haver problemas com a detecção e reconhecimento de mais de uma face.