基于深度学习卷积神经网络人脸识别智能门锁

项目简介

这款人脸识别智能门锁实现了实验室成员们非常期待的“刷脸进入”,其总共分为三大部分:底层利用树莓派对门锁活动结构进行驱动以及接收信号、服务器端搭载人脸识别系统对app上传的图片进行对比及通知树莓派开锁、客户端则采集开锁人的正面照片并上传服务器。

人脸识别系统利用基于深度学习的人脸识别算法对实验室成员们的多张脸部图片进行训练,得到了实验室成员们唯一的个人特征信息,从而实现了对实验室成员的精准识别。

开锁时,实验室成员只需要利用安卓端的app拍摄一张自己的正脸照片,之后这张照片将被上传到服务器与之前的训练结果进行比对,有任意一人特征吻合即由服务器通知门锁开门,门即打开,并在一小段时间后自动关闭。

相关技术

深度学习、人脸识别、树莓派、GPIO、Socket、Android、Python、C/C++

项目图示

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开发人员

乔赫祥、邓博文、朱思宇、贾晓栋、龚文东

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