Ai 출입 관리 시스템

개요

얼굴인식을 이용하여 출입하고자 하는 사람의 얼굴을 마스크 착용여부에 관계없이 인식하여 출입 시간을 관리하고, 문을 열어주는 시스템

연구실이나 교실같은 경우 많은 사람이 오가는 장소인데 이러한 장소의 특징은 물건의 도난 우려나 사용 후 뒷정리를 하지 않는 경우의 문제가 많은데, 이러한 문제점을 개선하고자 등록이 되어 있는 사람만 출입을 가능하게 하고, 출입 데이터를 관리 할 수 있는 시스템.

haar cascade를 이용한 얼굴인식은 마스크를 착용하면 얼굴로 인식을 할 수 없는데 얼굴 데이터에 마스크 이미지를 합성해서 학습시킨 후 마스크를 착용해도 얼굴로 인식하게 하고, 그 모델을 토대로 마스크를 착용해도 등록이 되어 있는 사람인지 구분을 가능하게 할 예정.

시스템 구성

준비물

• 라즈베리파이4

• 서보모터 or DC 모터

• web Cam

사용 프로그램(DB, Package 등)

개발 진행에 따라 변경될 수 있음

• TensorFlow Lite

• Open CV

• Tkinter or turtle

• numpy

• MySQl or MariaDB

ML part

1. 먼저 OpenCV의 얼굴 특징점 추출 기능을 이용하여 얼굴의 특징점을 추출

2. 특징점을 이용하여 이미지에 마스크 합성

3. CNN을 이용해 학습

4. 위에서 학습한 모델을 이용하여 사용자 등록

5. 등록된 사용자의 얼굴 데이터를 CNN으로 학습

6. 5번에서 학습한 모델을 이용하여 출입 요청자의 얼굴을 인식 및 분석

7. 등록된 사용자라면 인식한 얼굴을 저장하고 DB에 데이터 저장, 문 열림

8. 미등록 사용자라면 거부

9. 7번에서 저장된 얼굴 이미지 데이터는 모델 성능 향상에 사용

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다음 개인 프로젝트: 1차시 Raspberry Pi 에 Python3.7, Tensorflow 2.4 설치하기