丽台教学 | 利用NVIDIA Jetson Nano 制作人脸识别“门禁系统” 第二部分

　　上周小丽带大家一起用Jetson Nano一起搭建了最基本的“人脸识别”门禁系统。

　　今天，我们一起来揭秘，它到底能否真实识别，效果如何?

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　　所需材料

　　材料可以参考下方表格，这篇文章中，丽台AI专家将介绍如何自己建立这样的系统。

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　　安装步骤

　　材料开箱如下图。其实安装并不困难，主要关键在于模型的门轴安装，以及控制板的连接。

　　首先将马达固定在房屋地板下方，并让马达轴心与门轴相连接。

　　接着将马达的线连接至PWM控制板，并连接至编号0的位置。这样马达的连接工作就完成了。

　　另外准备4条杜邦线接到PWM控制板上的GND、SCL、SDA及UCC，此部分是为了和Jetson Nano进行连接，才能让人脸识别的结果传递到门轴进行开关门。Jetson Nano上的GPIO则依序连接到GND、(Pin 5)I2C_2SCL、(Pin 3)I2C_SDA及3V3等位置。

　　其实到这里，主要的部分就差不多安装完成了。这里我们还多加装了一组按钮作为开机使用，避免时常插拔电源线。要准备2条杜邦线和一个按钮模块，按钮端连接GND和OUT，Jetson Nano端则连接在J40的位置。

　　最后再将USB Camera连接上，以及安装键盘、鼠标及屏幕，即大功告成啦。Jetson Nano可支持的显示界面为HDMI和DP，尽量不要使用转接头，请记得也要配置能连结此类装置的屏幕。

　　开机如果能成功进入Jetson Nano页面，即可开始进行软件的安装。请参考前一篇提供人脸识别的相关资源，并下载至系统端。我们已将此模块整合进一组icon，下图为icon内容及实际执行环境。本系统中Python使用版本3.6.8，深度学习框架使用TensorFlow 1.14.0，搭配CUDA 10.0。

　　系统中除了人脸识别外，还加入了前一篇提到的情绪、年龄和性别等识别功能。除了人脸识别外，其它三项功能不需身份验证即会显示在屏幕上。

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　　成果展示

　　发现有无法辨识身份的人出现，门就会自动关起来。那增加人像会很难吗?一点也不。仅需准备5个角度的照片，并先缩放成约800x600分辨率，因为Jetson Nano存储器仅4GB，开机后作业系统就占用将近1GB存储器，影像分辨率太大会使模型无法进行训练。

　　5张照片调整过后，创建一个同人名的资料夹，并将照片复制进资料夹，原先并没有此人员的资料。

　　再次进行训练，此时系统就会将新增的人员信息加入模型中。

　　我们再来检查一下效果吧。

　　如影片显示的已加入的男性人员(Harry)进入画面时，系统因为可以识别他的身份，门也就自动开启。但其他无法识别身份的人员(女性人员)出现时，门就会再度关闭。

　　但除了身份无法识别外，其他如情绪、年龄及性别都依然可以正常辨识，并且标注在绿色方框上方。

　　这样就可以简单的利用NVIDIA Jetson Nano来制作人脸识别的门禁系统啦~~~