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Uma revisão de - Sistema inteligente de monitorização de assiduidade utilizando Raspberry Pi

Über Uma revisão de - Sistema inteligente de monitorização de assiduidade utilizando Raspberry Pi

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.

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786206065234
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 80
  • Veröffentlicht:
  • 6. Juni 2023
  • Abmessungen:
  • 150x5x220 mm.
  • Gewicht:
  • 137 g.
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Beschreibung von Uma revisão de - Sistema inteligente de monitorização de assiduidade utilizando Raspberry Pi

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.

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