本文將介紹使用AWSRekognition和Pi-Timolo的RaspberryPi的面部識別系統。

描述

Pi-detector與Pi-Timolo一起使用，通過利用AWSRekognition在運動生成的圖像中搜索面部匹配。在其當前狀態下，匹配項被寫入event.log。通過一些額外的改造和工作，你可以利用它發送通知或允許/拒絕其他人訪問房間，并且這只需稍微進行修改。安裝腳本會將適當的文件放在/etc/rc.loal中以在啟動時啟動。

構建要求

樹莓派（使用Rpi3測試）

Picamera

AWSRekognitionAccess（提供免費套餐選項）

作為替代方案，可以修改這組腳本以查看包含圖像的任何目錄。例如，如果您從另一臺相機收集靜止圖像并將它們保存到磁盤，您可以更改圖像路徑以對創建的任何新照片運行面部識別。

AWS識別

在安裝之前，最好在AWS上啟動并運行。對于我的項目，我使用的是AWS免費套餐服務。使用它可以讓您每月進行5000次API調用，這對于這個項目來說已經足夠了。登錄到您的控制臺并創建一個具有Rekognition管理權限的新IAM用戶。

用戶組的視圖

您需要做的是復制您的aws_access_key_id和aws_access_key_secret。要獲取此信息，請單擊“安全憑證”選項卡（來自上圖中的IAM用戶頁面）。如果這是您的第一次使用，您可能需要生成一個新密鑰。啟動安裝腳本后，系統將詢問您此信息。

安裝

使用RaspbianJessie設置RaspberryPi

通過SSH連接到您的Raspberrypi（或將其連接到監視器并使用pi作為用戶名和raspberry作為密碼登錄）。不要忘記將下面的IP地址更改為您的pi的IP。如果您需要幫助在網絡上查找它，請使用nmap（nmap-sn192.168.1.0/24）

sshpi@192.168.1.120

克隆repo并安裝：

在安裝過程中，系統將提示您輸入之前設置的aws憑據。詢問時，輸入您的AWS密鑰ID、AWS秘密訪問密鑰，并將區域設置為us-east-1（調整以匹配您之前設置AWSRekognition時選擇的區域）。示例輸出類似于下圖：

入門

首先，您需要在AWSRekognition上創建一個新集合。創建一個“Home”集合，例如：

接下來，將圖像添加到pi-detector/faces文件夾。一個人的圖像越多，您將獲得更好的檢測結果。我會在不同的燈光下推薦幾個不同的姿勢。

之后我發現最好的方法是在相機放置的同一區域拍照，并使用picam。如果你準備這樣做，還可以創建一個小的python腳本來拍攝一張延遲10秒的照片，然后將它放入pi-detector/faces文件夾中。要使用它：

完成后，您可以返回并重命名文件并重復上述步驟以將您的圖像添加到AWSRekognition。創建新集合或添加新圖像后，將創建兩個參考文件作為未來參考。如果您計劃在將來刪除圖像或集合，這些將非常有用。

此時，設置已準備就緒。您可以在Rpi上設置Wi-Fi，并將相機放置在您家中的任何位置。插入Rpi后，它應該開始工作，無需用戶進行額外工作。要檢查您的日志，只需ssh進入Rpi并檢查event.log文件夾以獲取對您的檢測的引用。

要從您的收藏中刪除人臉，請使用以下命令：

如果您需要查找圖像ID或集合名稱，請參考您的faces.txt和collections.txt文件。

要刪除集合：

請注意，上述操作也會刪除您存儲在AWS中的所有面孔。

最后一個腳本是facematch.py。如果您更新了圖像并且只想針對您存儲在AWS上的人臉測試靜態照片，請執行以下操作：

結果會打印到屏幕上，包括相似性和置信度的百分比。

實物照片