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AIoT 智能商店_艾鍗學院-AIoT智能行動服務物聯網班
- 2. 概要 Outline
動機 Motivation
目標/特點
Goal/Characteristics
2
系統架構 System Layout
WEB
無線射頻 RFID
資料庫架構 DB Layout
人臉辨識 Face Recognition
- 19. Face Recognition
19
■人臉攝取 人臉偵測
(face location)
→ 查找圖片中所有的臉孔
臉部特徵值擷取
(face encodings)
→ 計算出每一個臉孔的
128-dimension 編碼(特徵值)
身份識別
(find_most_similar)
→ 找出最高相以度的臉孔,查
詢資料庫身份資料
身份識別
(cosine_similarity)
→和臉部特徴資料庫中已知臉孔的特徵值
進行比對,並計算與資料庫臉孔的相似度
- 20. 採用Face Recognition 套件
20
大多數的人臉識別模型需要取得多張不同角度的人臉相片進行訓練以建立
模型,這在一般商店或賣場是不切實際的。
face_recognition 套件使用了 dlib 庫中已經訓練好的深度學習模型計算出特
徵值來進行人臉識別,故直接使用申辦會員時的相片或現場擷取的相片來
計算特徵值儲入資料庫進行後續的比對即可。
資料庫
Editor's Notes
- 各位好,我是駱毅
接下來我會講解我們智能商店的結帳流程
- 第一步“掃描商品”
當我們挑選完商品要進行結帳時
Server端會呼叫連結在Pico上的RFID 感應器
當顧客拿著RFID卡片進行感應時
Pico會經由UART的方式將感應到的RFID卡號傳遞到Server端
- 這邊會講解一下Server與Browser的傳遞方式
兩者之間是使用HTTP的通訊傳輸協定
當Server端收到RFID卡號後
會從資料庫中撈取與卡號相對應的商品資訊
經由Request、Response的方式,傳送到我們瀏覽器上
當我們感應玩RFID之後,就進行人臉辨識的部分
- 第二步“人臉辨識”
當顧客臉部對準螢幕時,會經由opencv的套件抓取臉部特徵
再經由face recognition套件進行臉部辨識
當抓取到人臉時會有綠色框,框住臉部的部分
如果正確辨識出會員的話,在綠框的左上角會顯示會員的姓名
- 第三步“輸入密碼”
最後這個部分是為了防止會員的照片被盜用
而進行的2次確認
以上就是我們結帳的流程