Bücher von Ramakrishna Kasukurthi

Unser Projekt veranschaulicht die Bedeutung der Automatisierung in der heutigen Welt anhand des Konzepts der Gesichtserkennung. Wie wir alle wissen, spielt das Gesicht einer Person eine wichtige Rolle bei der Feststellung ihrer Identität. Dieses Projekt besteht aus OpenCV-Algorithmusmodulen, die in Python laufen. Angesichts der bevorstehenden Fortschritte bei Hardware und Technologie gibt dieses Projekt den Menschen auch Hoffnung auf mehr Improvisation und neues Denken. Das Modell hat eine Genauigkeitsrate von 99,38 % und bietet ein einfaches Befehlszeilenprogramm für die Gesichtserkennung. Dieses Tool ist generischen Algorithmen überlegen, da es nur ein einziges Bild benötigt und keine Graustufenumwandlung erforderlich ist. Für die Algorithmen Haar-Kaskade, LBPH und Eigenface sind Tausende von Proben erforderlich, um den Abstand zwischen Punkten und Pixeln in einem Bild zu bestimmen. Die in den Raspberry Pi eingebaute E-Mail-Funktionalität wird genutzt, um das IOT zu nutzen. Wir werden dabei durch das SMT-Protokoll unterstützt. Für die Zukunft ist geplant, die Genauigkeit und Geschwindigkeit des Modells zu erhöhen.

Il nostro progetto illustra l'importanza dell'automazione nel mondo attuale utilizzando il concetto di riconoscimento facciale. Come tutti sappiamo, il volto di una persona gioca un ruolo importante per stabilire la sua identità. Questo progetto consiste in moduli di algoritmi OpenCV eseguiti in Python. Questo sforzo fa anche sperare in una maggiore improvvisazione e in un nuovo modo di pensare alla luce degli imminenti progressi dell'hardware e della tecnologia. Il modello ha un tasso di accuratezza del 99,38% e offre una semplice utility a riga di comando per il riconoscimento dei volti. Questo strumento è superiore agli algoritmi generici perché richiede solo un'immagine con cui lavorare e non richiede la conversione in scala di grigi. Gli algoritmi Haar cascade, LBPH e Eigenface richiedono migliaia di campioni per determinare la distanza tra i punti e i pixel di un'immagine. La funzionalità di posta elettronica integrata di Raspberry Pi viene utilizzata per utilizzare l'IOT. Siamo aiutati in questo tramite il protocollo SMT. Il progetto potrebbe essere ampliato in futuro per aumentare l'accuratezza e la velocità del modello.

Nuestro proyecto ilustra la importancia de la automatización en el mundo actual utilizando el concepto de reconocimiento facial. Como todos sabemos, la cara de una persona desempeña un papel importante a la hora de establecer su identidad. Este proyecto consiste en módulos de algoritmos OpenCV que se ejecutan en Python. Este esfuerzo también da a la gente esperanzas de una mayor improvisación y nuevas ideas a la luz de los inminentes avances en hardware y tecnología. El modelo tiene una tasa de precisión del 99,38% y ofrece una sencilla utilidad de línea de comandos para el reconocimiento facial. Esta herramienta es superior a los algoritmos genéricos porque sólo necesita una imagen para trabajar y no requiere conversión a escala de grises. Los algoritmos de cascada de Haar, LBPH y Eigenface necesitan miles de muestras para determinar la distancia entre puntos y píxeles de una imagen. La funcionalidad de correo electrónico integrada en la Raspberry Pi se utiliza para aprovechar la IoT. Para ello nos ayudamos del protocolo SMT. Puede haber planes para que el proyecto aumente la precisión y la velocidad del modelo en el futuro.

Nash proekt illüstriruet wazhnost' awtomatizacii w sowremennom mire na primere koncepcii raspoznawaniq lic. Kak my wse znaem, lico cheloweka igraet wazhnuü rol' w ustanowlenii ego lichnosti. Jetot proekt sostoit iz modulej algoritmow OpenCV, rabotaüschih w Python. Jeta rabota takzhe daet lüdqm nadezhdu na bol'shuü improwizaciü i swezhie mysli w swete grqduschego progressa w oblasti apparatnyh sredstw i tehnologij. Model' imeet tochnost' 99,38% i predlagaet prostuü utilitu komandnoj stroki dlq raspoznawaniq lic. Jetot instrument prewoshodit tipowye algoritmy, poskol'ku dlq raboty emu trebuetsq tol'ko odno izobrazhenie i ne trebuetsq preobrazowanie gradacij serogo. Algoritmam kaskada Haara, LBPH i Eigenface dlq opredeleniq rasstoqniq mezhdu tochkami i pixelqmi na izobrazhenii trebuütsq tysqchi obrazcow. Vstroennaq w Raspberry Pi funkciq älektronnoj pochty ispol'zuetsq dlq ispol'zowaniq IOT. V ätom nam pomogaet protokol SMT. Vozmozhno, w buduschem planiruetsq powysit' tochnost' i skorost' modelirowaniq.

O nosso projecto ilustra a importância da automatização no mundo actual utilizando o conceito de reconhecimento facial. Como todos sabemos, o rosto de uma pessoa desempenha um papel importante no estabelecimento da sua identidade. Este projecto consiste em módulos do algoritmo OpenCV executados em Python. Este esforço também dá às pessoas a esperança de uma maior improvisação e de um novo pensamento à luz dos avanços iminentes no hardware e na tecnologia. O modelo tem uma taxa de precisão de 99,38% e oferece um utilitário de linha de comando simples para reconhecimento facial. Esta ferramenta é superior aos algoritmos genéricos porque apenas necessita de uma imagem para trabalhar e não requer conversão em escala de cinzentos. São necessárias milhares de amostras para que os algoritmos Haar em cascata, LBPH e Eigenface determinem a distância entre pontos e pixéis numa imagem. A funcionalidade de correio electrónico incorporada no Raspberry Pi é utilizada para utilizar a IOT. Somos ajudados neste processo através do protocolo SMT. No futuro, o projecto poderá ter planos para aumentar a precisão e a velocidade do modelo.

Notre projet illustre l'importance de l'automatisation dans le monde actuel en utilisant le concept de la reconnaissance faciale. Comme nous le savons tous, le visage d'une personne joue un rôle important dans l'établissement de son identité. Ce projet se compose de modules algorithmiques OpenCV fonctionnant en Python. Cet effort donne également l'espoir d'une plus grande improvisation et d'une pensée nouvelle à la lumière des progrès imminents en matière de matériel et de technologie. Le modèle a un taux de précision de 99,38 % et offre un utilitaire de ligne de commande simple pour la reconnaissance des visages. Cet outil est supérieur aux algorithmes génériques car il n'a besoin que d'une seule image pour travailler et ne nécessite pas de conversion en niveaux de gris. Des milliers d'échantillons sont nécessaires aux algorithmes Haar cascade, LBPH et Eigenface pour déterminer la distance entre les points et les pixels d'une image. La fonctionnalité de courrier électronique intégrée au Raspberry Pi est utilisée pour exploiter l'IOT. Nous sommes aidés par le protocole SMT. Il est possible que le projet ait pour but d'améliorer la précision et la vitesse du modèle à l'avenir.

Our project illustrates the importance of automation in the present world using the concept of face recognition. As we all know, a person's face plays a significant role in establishing their identity. This project consists of OpenCV algorithm modules running in Python. This effort also gives people hope for greater improvisation and fresh thinking in light of impending advancements in hardware and technology. The model has a 99.38% accuracy rate and offers a straightforward command line utility for face recognition. This tool is superior to generic algorithms because it just requires one image to work with and does not require grayscale conversion. Thousands of samples are required for the Haar cascade, LBPH, and Eigenface algorithms to determine the distance between points and pixels in an image. The Raspberry Pi's built-in email functionality is used to utilize IOT. We're helped in this via SMT Protocol. There may be plans for the project to boost model accuracy and speed in the future.