1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Đề tài nghiên cứu thiết kế mô hình tủ giữ Đồ Ứng dụng nhận diện khuân mặt

32 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Thiết Kế Mô Hình Tủ Giữ Đồ Ứng Dụng Nhận Diện Khuân Mặt
Tác giả Nghiêm Đình Khánh, Nguyễn Hữu Quang Huy
Người hướng dẫn ThS. Lê Minh
Trường học Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Computer Engineering
Thể loại báo cáo cuối kỳ
Năm xuất bản 2023
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 32
Dung lượng 6,04 MB

Cấu trúc

  • Chương 1: Tổng Quan (6)
    • 1.1. Đặt vấn đề (6)
    • 1.2. Giới thiệu về mô hình tủ giữ đồ ứng dụng nhận diện khuân mặt (7)
      • 1.2.1 Giới thiệu vông nghệ nhận diện khuân mặt al (face id) là gì (7)
      • 1.2.2 Giới thiệu sơ lược về mô hình hệ thống tủ giữ đồ (7)
    • 1.3 Mục tiêu chọn đề tài (8)
    • 1.4 Giới hạn đề tài (8)
    • 1.5 Bố cục (9)
  • Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT (10)
    • 2.1 Yêu cầu người dùng (10)
    • 2.2 Yêu cầu kỹ thuật (10)
      • 2.2.1 Giới thiệu Jetson Nano Developer Kit (10)
        • 2.2.1.1 Jetson Nano Developer Kit là gì (10)
        • 2.2.1.2 Tính năng của Jetson Nano Developer Kit (11)
        • 2.2.1.3 Nguyên lý hoạt động của Jetson Nano Developer Kit (11)
      • 2.2.2 Cảm biến siêu âm HC-SR05 (12)
        • 2.2.2.1 Cảm biến siêu âm HC-SR05 là gì (12)
        • 2.2.2.2 Tính năng của HC-SR05 (13)
        • 2.2.2.3 Nguyên lý hoạt động của HC-SR05 (13)
      • 2.2.3 Webcam Rapoo XW180 Logitech (13)
        • 2.2.3.1 Webcam Rapoo XW180 là gì (13)
        • 2.2.3.2 Nguyên lý hoạt động của Webcam Rapoo XW180 (14)
      • 2.2.4 Bộ khóa cửa tủ (16)
  • Chương 3 THIẾT KẾ (17)
    • 3.1 Phần cứng (17)
      • 3.1.1 Sơ đồ khối của hệ thống (17)
      • 3.1.2 Mô tả hoạt động và chức năng của từng khối (17)
    • 3.2 Phần Mềm (18)
      • 3.2.1 Kỹ Thuật FaceMesh vẽ điểm ảnh (18)
  • Chương 4 Kết Quả (24)
    • 4.1.1 Mô hình Hệ Thống (24)
    • 4.1.2 Kết Quả Hiển Thị (27)
    • 4.2 Nhận xét và đánh giá sản phẩm (27)
      • 4.2.1 Ưu điểm (27)
      • 4.2.2 Nhược điểm (27)
      • 4.2.3 Kết luận (28)
  • Chương 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN (29)
    • 5.1. Kết luận (29)
    • 5.2 Hướng phát triển (30)
  • Tài Liệu Tham Khảo (32)

Nội dung

Đặt vấn đề Nhận diện khuôn mặt đã trở thành một công nghệ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, và việc tíchhợp nó vào tủ giữ đồ có tiềm năng giải quyết nhiều vấn đề và mang lại lợi ích đối v

Tổng Quan

Đặt vấn đề

Nhận diện khuôn mặt là công nghệ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, và việc ứng dụng nó vào tủ giữ đồ có khả năng giải quyết nhiều vấn đề, đồng thời mang lại lợi ích cho người dùng và quản lý Việc xem xét các vấn đề liên quan đến việc sử dụng nhận diện khuôn mặt trong tủ giữ đồ là rất cần thiết để đảm bảo hiệu quả và an toàn.

Xác thực người dùng qua nhận diện khuôn mặt nâng cao tính bảo mật cho tủ giữ đồ, giúp xác định chính xác người sử dụng và ngăn chặn truy cập trái phép.

 Bảo Mật Dữ Liệu: Dữ liệu nhận diện khuôn mặt cần được bảo mật để tránh rò rỉ thông tin cá nhân của người dùng.

 Tiện Lợi: Nhận diện khuôn mặt giúp người dùng truy cập tủ giữ đồ một cách dễ dàng và nhanh chóng mà không cần thẻ hoặc mã.

Quản lý thời gian hiệu quả là yếu tố quan trọng giúp nâng cao độ tin cậy trong việc theo dõi sử dụng tủ Bằng cách tự động ghi nhận thời gian truy cập của từng người dùng, chúng ta có thể quản lý thời gian một cách chính xác và dễ dàng hơn.

 Tích Hợp Giao Diện: Sử dụng giao diện người dùng thân thiện để hiển thị thông tin về tình trạng tủ và lịch sử truy cập.

Kết hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt với IoT (Internet of Things) có thể tối ưu hóa quản lý tủ và tiết kiệm năng lượng hiệu quả.

 Tuân Thủ Quy Định: Đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và sử dụng dữ liệu nhận diện khuôn mặt.

Giới thiệu về mô hình tủ giữ đồ ứng dụng nhận diện khuân mặt

1.2.1 Giới thiệu vông nghệ nhận diện khuân mặt al (face id) là gì

AI là viết tắt của Artificial Intelligence, có nghĩa là trí tuệ nhân tạo.

Công nghệ AI nhận diện khuôn mặt sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định danh tính bằng cách phân tích các đặc điểm khuôn mặt như tròng mắt, hình dạng, kích thước, khoảng cách và các đặc tính giữa các bộ phận.

Ngày nay, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, hệ thống AI nhận diện khuôn mặt có khả năng phân tích các đặc điểm nổi bật như mô mềm và xương, từ đó nhận diện các đường cong của hốc mắt, mũi và cằm Những đặc điểm này là duy nhất cho mỗi khuôn mặt và không thay đổi theo thời gian Hệ thống này hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện thời tiết khác nhau, bao gồm cả ban ngày và ban đêm, ngay cả trong môi trường thiếu ánh sáng hoặc trong bóng tối.

Công nghệ AI nhận diện khuôn mặt đã được ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, mang lại những tính năng vượt trội giúp quản lý hiệu quả mà không xâm phạm sự riêng tư của đối tượng Một số tính năng nổi bật của công nghệ này bao gồm xác nhận danh tính, mở và đóng khóa thiết bị thông minh, cũng như hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc thực thi pháp luật.

Hình 1.1 ảnh minh họa nhận diện khuân mặt

1.2.2 Giới thiệu sơ lược về mô hình hệ thống tủ giữ đồ

Mô hình hệ thống chúng tôi thiết kế cấu tạo bao gồm:

 Tủ giữ đồ nhỏ hình chữ nhật gồm có 1 ngăn chứa đồ

 Một camera kiểm tra trong tủ đồ

Mục tiêu chọn đề tài

Mục tiêu của đề tài "Sử dụng Nhận Diện Khuôn Mặt trong Tủ Giữ Đồ" có thể được xác định như sau:

Cải thiện bảo mật và an toàn cho tủ giữ đồ là mục tiêu quan trọng, với việc sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để ngăn chặn truy cập trái phép Điều này đảm bảo chỉ những người được ủy quyền mới có quyền truy cập vào tủ, nâng cao tính bảo mật tổng thể.

Tăng cường tiện lợi cho người dùng là một mục tiêu quan trọng, cho phép họ truy cập tủ một cách dễ dàng hơn Thay vì phải sử dụng thẻ hoặc mã PIN, người dùng chỉ cần nhận diện khuôn mặt để mở tủ, mang lại trải nghiệm thuận tiện và nhanh chóng.

Quản lý hiệu quả thời gian là mục tiêu quan trọng, giúp tối ưu hóa việc sử dụng thời gian Hệ thống cho phép ghi nhận lịch sử truy cập, từ đó giúp người quản lý nắm rõ ai đã truy cập tủ và vào thời điểm nào.

Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống nhận diện khuôn mặt là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác cao, giúp tránh các sự cố không mong muốn và mang lại trải nghiệm truy cập mượt mà cho người dùng.

Giới hạn đề tài

Mặc dù thiết kế tích hợp nhận diện khuôn mặt và hệ thống mở đóng tủ tự động, nhưng trong đề tài "Sử dụng nhận diện khuôn mặt vào hệ thống tủ giữ đồ", cần lưu ý một số giới hạn nhất định.

Nghiên cứu này tập trung vào một loại tủ giữ đồ cụ thể, bao gồm tủ giữ đồ tại các trung tâm thể dục, sân vận động và trung tâm thương mại.

 Phạm vi thời gian: Nghiên cứu chỉ tập trung vào một giai đoạn nhất định, chẳng hạn như trong vòng 5 năm tới.

Nghiên cứu này tập trung vào một số khía cạnh quan trọng của hệ thống tủ giữ đồ nhận diện khuôn mặt, bao gồm tính tiện lợi, tính bảo mật và trải nghiệm người dùng.

Việc xác định giới hạn đề tài nghiên cứu là rất quan trọng, giúp người nghiên cứu tập trung vào những nội dung thiết yếu và tránh xa những vấn đề không liên quan Điều này không chỉ tối ưu hóa thời gian và nguồn lực mà còn nâng cao hiệu quả của quá trình nghiên cứu.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách giới hạn đề tài cho nghiên cứu "Sử dụng nhận diện khuôn mặt vào hệ thống tủ giữ đồ" Các ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể được áp dụng để cải thiện tính bảo mật và tiện lợi trong việc quản lý tủ giữ đồ Việc xác thực người dùng qua khuôn mặt giúp giảm thiểu gian lận và tăng cường trải nghiệm người dùng Hệ thống cũng có thể được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trong các môi trường đông người, đảm bảo tốc độ và độ chính xác cao.

 Về phạm vi không gian: Nghiên cứu chỉ tập trung vào hệ thống tủ giữ đồ ở các trung tâm thương mại ở thành phố Hồ Chí Minh.

 Về phạm vi thời gian: Nghiên cứu chỉ tập trung vào hệ thống tủ giữ đồ nhận diện khuôn mặt được triển khai trong vòng 5 năm tới.

Các khía cạnh được nghiên cứu: Nghiên cứu chỉ tập trung vào tính tiện lợi của hệ thống tủ giữ đồ nhận diện khuôn mặt.

Tổng hợp lại, thiết kế mô hình tủ giữ đồ ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt mang lại nhiều lợi ích cho người dùng, nhưng cũng cần lưu ý đến những giới hạn và thách thức mà nó có thể gặp phải.

Bố cục

 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Yêu cầu người dùng

Chúng tôi phát triển hệ thống nhỏ gọn với thiết kế đơn giản, dễ lắp đặt và sử dụng, nhằm đáp ứng nhu cầu người dùng Hệ thống này mang lại sự tiện lợi và linh hoạt, được tối ưu hóa để cung cấp trải nghiệm người dùng tốt nhất từ lắp đặt đến sử dụng hàng ngày Cam kết của chúng tôi là cung cấp giải pháp hiệu quả, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức trong việc triển khai và quản lý hệ thống.

Yêu cầu kỹ thuật

 Hệ thống có độ chính xác tương đối cao

 Đường truyền tín hiệu nhanh và ổn định

 Điểm kết nối giữa các linh kiện chắc chắn

2.2.1 Giới thiệu Jetson Nano Developer Kit

2.2.1.1 Jetson Nano Developer Kit là gì:

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit là một máy tính nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ, cho phép chạy song song nhiều mạng neural phục vụ cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn và xử lý giọng nói Tất cả được tích hợp trong một nền tảng dễ sử dụng và tiêu thụ điện năng dưới 5 watts.

Hình 2.1 Jetson Nano Developer Kit

 CPU: quad-core ARM® Cortex®-A57 CPU

 Bộ nhớ: khe cắm thẻ microSD (devkit) hoặc 16GB eMMC flash (Từ nhà sản xuất)

 Camera: 12-ch (3x4 OR 4x2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5Gbps)

 USB: 4x USB 3.0, USB 2.0 (Micro USB)

 Whole kit: 100mm × 80mm × 29mm

2.2.1.2 Tính năng của Jetson Nano Developer Kit

Dưới đây là một số tính năng chính của Jetson Nano Developer Kit:

Jetson Nano sở hữu GPU Maxwell 128-core và CPU quad-core ARM A57, cung cấp hiệu suất điện toán cao, lý tưởng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

Jetson Nano có khả năng chạy song song nhiều mạng nơ-ron, điều này giúp tăng tốc độ thực hiện các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) một cách hiệu quả.

Jetson Nano là một nền tảng linh hoạt, có khả năng hỗ trợ nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau, như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và xử lý giọng nói.

Jetson Nano có thiết kế nhỏ gọn và dễ sử dụng, mang lại sự thuận tiện cho việc triển khai trong các ứng dụng thực tế.

2.2.1.3 Nguyên lý hoạt động của Jetson Nano Developer Kit

GPU NVIDIA Maxwell và CUDA Cores:

Jetson Nano được trang bị GPU NVIDIA Maxwell với 128 CUDA cores, cho phép xử lý nhiều tác vụ đồng thời và tối ưu hóa hiệu suất cho các công việc tính toán song song.

 Thiết bị này được tối ưu hóa để chạy các mô hình học máy sâu thông qua các framework như TensorFlow và PyTorch.

 Bộ xử lý trung tâm của Jetson Nano sử dụng CPU ARM Cortex-A57, giúp thực hiện các tác vụ CPU-intensive.

3 Hỗ trợ Camera và Sensor:

Jetson Nano có khả năng kết nối với camera và cảm biến thông qua các cổng GPIO, cho phép thực hiện các ứng dụng nhận diện hình ảnh và thu thập dữ liệu cảm biến hiệu quả.

4 Nền tảng Phần mềm NVIDIA JetPack:

Jetson Nano sử dụng NVIDIA JetPack, một nền tảng phần mềm tích hợp hệ điều hành Linux tùy chỉnh, thư viện đồ họa CUDA và các công cụ phát triển quan trọng, hỗ trợ việc xây dựng và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

Một số phiên bản mới của Jetson Nano được trang bị Tensor Cores, giúp tăng tốc độ tính toán ma trận và nâng cao hiệu quả trong quá trình huấn luyện và triển khai mô hình AI.

6 Nguồn điện và Tiết kiệm Energey:

 Jetson Nano được thiết kế để tiết kiệm năng lượng và có thể được sử dụng với nguồn điện DC cung cấp từ 5V đến 19V.

7 Cổng Kết nối và Mở rộng:

 Jetson Nano cung cấp nhiều cổng kết nối, bao gồm HDMI, USB 3.0, GPIO, I2C, UART, và một khe cắm thẻ nhớ microSD.

Jetson Nano Developer Kit là một bo mạch phát triển mạnh mẽ, linh hoạt, được tối ưu hóa cho việc phát triển ứng dụng AI trên thiết bị và hệ thống nhúng.

2.2.2 Cảm biến siêu âm HC-SR05

2.2.2.1 Cảm biến siêu âm HC-SR05 là gì

Cảm biến siêu âm HC-SR05 là thiết bị giúp đo khoảng cách từ vật thể đến cảm biến bằng sóng siêu âm, với độ chính xác cao Thiết bị này được ứng dụng rộng rãi trong việc đo khoảng cách và phát hiện vật thể.

Hình 2.2 Cảm biến siêu âm HC-SR05

 Điện áp hoạt động: 5VDC.

 Tín hiệu giao tiếp: TTL.

 Chân tín hiệu: Echo, Trigger.

 Tần số phát sóng: 40Khz.

Khoảng cách đo được của cảm biến là từ 2 đến 450 cm, với khoảng cách tối đa đạt được trong điều kiện lý tưởng như không gian trống và bề mặt vật thể bằng phẳng Tuy nhiên, trong điều kiện bình thường, cảm biến cho kết quả chính xác nhất ở khoảng cách dưới 100 cm.

 Sai số: 0.3cm (khoảng cách càng gần, bề mặt vật thể càng phẳng sai số càng nhỏ).

 Kích thước: 43mm x 20mm x 17mm.

2.2.2.2 Tính năng của HC-SR05

Hoạt động của thiết bị dựa trên nguyên lý thu phát sóng siêu âm, cho phép tính toán khoảng cách bằng cách đo thời gian giữa sóng phát đi và sóng phản hồi Việc sử dụng cặp chân echo và trigger giúp phát và nhận tín hiệu một cách hiệu quả.

Phát hiện vật cản, đo khoảng cách.

2.2.2.3 Nguyên lý hoạt động của HC-SR05

Cảm biến siêu âm HC-SR05 được thiết kế để đo khoảng cách giữa cảm biến và vật thể mục tiêu thông qua việc sử dụng sóng siêu âm Nguyên lý hoạt động của HC-SR05 dựa trên việc phát ra sóng siêu âm và đo thời gian sóng phản hồi trở lại.

1 Phát sóng sóng siêu âm:

 Cảm biến HC-SR05 sử dụng một bộ phát sóng siêu âm để tạo ra sóng siêu âm.

 Bộ phát này tạo ra các xung sóng siêu âm (ultrasonic waves) và phát chúng vào không gian xung quanh.

 Khi sóng siêu âm phát đi, nó sẽ gặp phải một vật thể và bắt đầu phản xạ trở lại cảm biến.

 Cảm biến sẽ chờ đợi để nhận lại sóng siêu âm đã phản xạ từ vật thể.

3 Thời gian chờ và đo:

 Cảm biến tính thời gian mà sóng siêu âm đi từ cảm biến đến vật thể và quay trở lại.

 Sử dụng thời gian này và tốc độ âm thanh trong không khí để tính toán khoảng cách giữa cảm biến và vật thể.

 Cảm biến sau đó chuyển kết quả về một tín hiệu điện analog hoặc số.

Cảm biến HC-SR05 hoạt động bằng cách phát tín hiệu sóng siêu âm và đo thời gian mà sóng này đi và trở lại, từ đó xác định khoảng cách đến vật thể.

THIẾT KẾ

Phần cứng

3.1.1 Sơ đồ khối của hệ thống

Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống

3.1.2 Mô tả hoạt động và chức năng của từng khối

Hình ảnh mô tả thiết kế tủ đựng đồ ứng dụng nhận diện khuôn mặt bao gồm các khối sau:

Camera được sử dụng để chụp ảnh khuôn mặt của người dùng Camera có thể được đặt ở phía trên tủ đựng đồ hoặc phía bên cạnh tủ đựng đồ

Bộ xử lý, bao gồm vi xử lý và bộ xử lý đồ họa, được sử dụng để xử lý hình ảnh khuôn mặt của người dùng.

 Khối 3: Cơ sở dữ liệu khuôn mặt

Cơ sở dữ liệu khuôn mặt là hệ thống lưu trữ thông tin về khuôn mặt của người dùng, có thể được triển khai trên máy tính hoặc lưu trữ trên đám mây.

 Khối 4: Hệ thống xác nhận

Hệ thống xác nhận được sử dụng để xác nhận khuôn mặt của người dùng Hệ thống xác

Camera là yếu tố then chốt trong hệ thống nhận diện khuôn mặt, đòi hỏi độ phân giải cao để ghi lại hình ảnh chi tiết Ngoài ra, camera cần có khả năng chống nhiễu để đảm bảo hình ảnh rõ ràng ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu.

Bộ xử lý phải có khả năng xử lý hình ảnh nhanh chóng để phát hiện và theo dõi các điểm trên khuôn mặt trong thời gian thực, đồng thời cần phân tích hình ảnh để xác nhận khuôn mặt của người dùng.

 Khối 3: Cơ sở dữ liệu khuôn mặt

Cơ sở dữ liệu khuôn mặt cần lưu trữ thông tin chi tiết về khuôn mặt người dùng, bao gồm các điểm đặc trưng trên khuôn mặt, các đặc điểm nhận diện và các thông tin liên quan khác.

 Khối 4: Hệ thống xác nhận

Hệ thống xác nhận có khả năng mở khóa tủ đựng đồ và xác thực người dùng thông qua các thuật toán khác nhau Các phương pháp này bao gồm nhận dạng khuôn mặt bằng điểm đặc trưng và mô hình học máy, giúp nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện người dùng.

Tương tác giữa các khối

 Các khối trong hệ thống nhận diện khuôn mặt tương tác với nhau như sau:

 Camera chụp ảnh khuôn mặt của người dùng.

 Bộ xử lý xử lý hình ảnh khuôn mặt và phát hiện các điểm trên khuôn mặt.

 Cơ sở dữ liệu khuôn mặt cung cấp thông tin về các khuôn mặt của người dùng.

 Hệ thống xác nhận sử dụng thông tin từ camera và cơ sở dữ liệu khuôn mặt để xác nhận khuôn mặt của người dùng.

Phần Mềm

3.2.1 Kỹ Thuật FaceMesh vẽ điểm ảnh

FaceMesh là một API của Google AI cho phép phát hiện và theo dõi các điểm trên khuôn mặt trong thời gian thực, sử dụng mô hình học máy được đào tạo từ một tập dữ liệu lớn về hình ảnh khuôn mặt Để tích hợp FaceMesh vào dự án của bạn, hãy cài đặt thư viện “tfjs-facemesh” bằng lệnh thích hợp.

Sau khi cài đặt thư viện, bạn có thể bắt đầu sử dụng FaceMesh bằng cách tạo một đối tượng FaceMesh thông qua phương thức “create()” của lớp FaceMesh.

Sau khi tạo đối tượng FaceMesh, bạn có thể phát hiện và theo dõi các điểm trên khuôn mặt bằng cách sử dụng phương thức “process()” Phương thức này yêu cầu một đối tượng “ImageData” làm đầu vào để thực hiện chức năng của nó.

Phương thức “process()” sẽ trả về một đối tượng FaceMeshResult Đối tượng này chứa thông tin về các điểm được phát hiện trên khuôn mặt.

Hình 3.2 Hình minh họa vẽ điểm ảnh (FaceMesh)

Các điểm đánh dấu khuôn mặt được phát hiện bởi MediaPipe được phân loại thành các nhóm như mắt, mũi, và miệng, với mỗi nhóm có số nhận dạng riêng Danh sách chi tiết về các điểm đánh dấu và số nhận dạng của chúng có thể được tìm thấy trong tài liệu MediaPipe Để sử dụng tệp point.txt, bạn có thể mở nó bằng bất kỳ trình soạn thảo văn bản nào hoặc sử dụng các thư viện Python để đọc và xử lý dữ liệu trong tệp này.

Dưới đây là một ví dụ về cách đọc tệp point.txt bằng Python:

Sử dụng dữ liệu trong tệp point.txt cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như:

 Theo dõi chuyển động khuôn mặt

 Phân tích biểu cảm khuôn mặt

 Tạo các hiệu ứng hình ảnh và video dựa trên khuôn mặt

3.2.2 UI hiển thị giao diện

Hệ thống tủ khóa thông minh sử dụng giao diện người dùng đồ họa (GUI) trên màn hình LED LCD, cho phép người dùng thực hiện các chức năng cơ bản như gửi vật phẩm, kiểm tra trạng thái tủ khóa và lấy vật phẩm một cách dễ dàng.

Ứng dụng được phát triển bằng Python và Tkinter, sử dụng các tập lệnh bên ngoài như FaceMesh.py và FaceCheck.py để thực hiện các chức năng gửi và nhận vật phẩm một cách hiệu quả.

Ứng dụng cho hệ thống tủ khóa thông minh hoạt động hiệu quả với giao diện trực quan, giúp người dùng dễ dàng tương tác Để nâng cao tính năng, cần triển khai logic kết nối với phần cứng tủ khóa, cho phép giao tiếp với các tủ khóa thực tế và thực hiện các chức năng như mở và đóng Với những cải tiến này, ứng dụng sẽ trở thành công cụ hữu ích, mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn trong việc quản lý tủ khóa thông minh.

Hình 3.4 Hình minh họa hệ thông nhận diện khuân mặt người dùng

Kết Quả

Mô hình Hệ Thống

Hình 4.1 Hình thiết kế mạch bên trong mô hình

Hình 4.2 Hình minh họa camera và màn hình led bên ngoài mô hình

Hình 4.3 Hình mô phỏng thiết kế toàn bộ hệ thống

Nhận xét và đánh giá sản phẩm

Tủ đựng đồ ứng dụng nhận diện khuôn mặt là một sản phẩm sáng tạo, sử dụng công nghệ tiên tiến để mở khóa Với tính năng nhận diện khuôn mặt, sản phẩm này mang lại nhiều ưu điểm vượt trội, đảm bảo an toàn và tiện lợi cho người sử dụng.

 Bảo mật cao: Hệ thống nhận diện khuôn mặt có độ chính xác cao, giúp đảm bảo an toàn cho đồ đạc trong tủ đựng đồ.

 Tiện lợi: Người dùng chỉ cần đứng trước tủ đựng đồ và nhìn vào camera là có thể mở khóa tủ.

 Thẩm mỹ: Tủ đựng đồ có thiết kế hiện đại, sang trọng, phù hợp với nhiều không gian sử dụng.

Hệ thống nhận diện khuôn mặt mang lại độ bảo mật cao với độ chính xác lên tới 99,8%, giúp bảo vệ an toàn cho đồ đạc trong tủ đựng đồ Theo nghiên cứu của Viện nghiên cứu thị trường Gartner, chỉ có 0,2% trường hợp hệ thống gặp sai sót, cho thấy tính hiệu quả và độ tin cậy của công nghệ này trong việc đảm bảo an ninh.

Tiện lợi là một trong những ưu điểm nổi bật, khi người dùng chỉ cần đứng trước tủ đựng đồ và nhìn vào camera để mở khóa Tính năng này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm bớt công sức cho người sử dụng.

Tủ đựng đồ mang thiết kế hiện đại và sang trọng, phù hợp với nhiều không gian khác nhau Với đa dạng màu sắc và kiểu dáng, người dùng có thể dễ dàng lựa chọn sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của mình.

Tủ đựng đồ ứng dụng nhận diện khuôn mặt có giá thành cao hơn so với tủ đựng đồ thông thường, nhưng với những ưu điểm vượt trội mà nó mang lại, mức giá này hoàn toàn hợp lý.

Hệ thống nhận diện khuôn mặt hoạt động hiệu quả nhất khi có ánh sáng tốt Nếu tủ đựng đồ được đặt ở khu vực thiếu ánh sáng, khả năng nhận diện khuôn mặt có thể gặp sai sót.

Tủ đựng đồ ứng dụng nhận diện khuôn mặt là một sản phẩm sáng tạo, mang lại giải pháp bảo mật cao, tiện lợi và thẩm mỹ cho người dùng Với những ưu điểm vượt trội, sản phẩm này đáp ứng nhu cầu bảo vệ đồ đạc một cách hiệu quả.

Ngày đăng: 30/11/2024, 15:16

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w