Reconhecimento facial, para autenticação em dispositivos IoT

Criadores:

• Autores: Julio Nunes Avelar e Luisa Manoela Romão Salles

• Orientador: Paulo Cesar dos Santos

• Instituição: IFSULDEMINAS - Campus Muzambinho

Pré-requisitos:

• Web-Cam

  Voçê precisara de uma web-cam, para que as imagens possam ser coletadas.

• Python 3.xx

  Você precisara de um interpletador Python para poder testar o projeto.

  Python Anaconda: https://www.anaconda.com/

  Python site oficial: https://www.python.org/

• Python Open-CV

  O Opencv e a biblioteca com todos os recursos para tratamento de imagens que vamos precisar.

• Matplotlib

  O matplotlib e importante para realização dos testes.

• Numpy

  O numpy sera necessario, para trabalhar com grandes listas e operações matemáticas de forma rapida.

• Python Requests

  A biblioteca requests sera necessaria para consumir a API.

Instalação:

• Para instalação dos pacotes via Python-pip, utilise o seguinte comando: pip3 install -r utils/requiriment.txt

• Para instalação dos pacotes via Anaconda, utilise o seguinte comando: conda install -r utils/requiriment.txt

Execução:

1. Execute o arquivo addnovorosto.py.

   Ao ser executado, o código, ele ira pedir alguns dados de autenticação, depois abrira sua webcam. E em seguida, 100 fotos serão tiradas do seu rosto e salvas com seu ID.

2. Execute o arquivo treino.py.

   Ao ser executado, o código, ira treinar o algoritmo com as novas imagens, e 3 tres arquivos .xml serão gerados.

3. Por fim execute o arquivo authros.py.

   Esse código e responsavel por fazer o reconhecimento facil.

Diretorios:

• dataset --> Diretorio com as imagens salvas.

• classificadores --> Diretorio com os classificadores e modelos, para o reconhecimento facial.

• core --> Pacote com os arquivos python essenciais, como para autenticação, busca na API e tratamento.

• img --> Imagens uteis, para testes e treinos.

• utils --> Arquivos uteis.

Arquivos:

• addnovorosto.py --> Responsavel por capturar as imagens e salvar

• authros.py --> Responsavel por fazer o reconhecimento facial

• verificauser.py --> Responsavel por todas as requisições relacionadas aos usuarios na API.

• tratarimg.py --> responsavel por todas as funções de padronização de imagem.

• test.py --> Responsavel pela execução de testes no algoritmo

• treino.py --> Responsavel por treinar o algoritmo

• exemples.py --> Exemplos de algumas funções do Open-CV

• requiriment.txt --> Todas os pacotes python instalados