上周小麗帶大家一起用Jetson Nano一起搭建了最基本的“人臉識別”門禁系統。

　　今天，我們一起來揭秘，它到底能否真實識別，效果如何?

　　01

　　所需材料

　　材料可以參考下方表格，這篇文章中，麗臺AI專家將介紹如何自己建立這樣的系統。

　　02

　　安裝步驟

　　材料開箱如下圖。其實安裝并不困難，主要關鍵在于模型的門軸安裝，以及控制板的連接。

　　首先將馬達固定在房屋地板下方，并讓馬達軸心與門軸相連接。

　　接著將馬達的線連接至PWM控制板，并連接至編號0的位置。這樣馬達的連接工作就完成了。

　　另外準備4條杜邦線接到PWM控制板上的GND、SCL、SDA及UCC，此部分是為了和Jetson Nano進行連接，才能讓人臉識別的結果傳遞到門軸進行開關門。Jetson Nano上的GPIO則依序連接到GND、(Pin 5)I2C_2SCL、(Pin 3)I2C_SDA及3V3等位置。

　　其實到這里，主要的部分就差不多安裝完成了。這里我們還多加裝了一組按鈕作為開機使用，避免時常插拔電源線。要準備2條杜邦線和一個按鈕模塊，按鈕端連接GND和OUT，Jetson Nano端則連接在J40的位置。

　　最后再將USB Camera連接上，以及安裝鍵盤、鼠標及屏幕，即大功告成啦。Jetson Nano可支持的顯示界面為HDMI和DP，盡量不要使用轉接頭，請記得也要配置能連結此類裝置的屏幕。

　　開機如果能成功進入Jetson Nano頁面，即可開始進行軟件的安裝。請參考前一篇提供人臉識別的相關資源，并下載至系統端。我們已將此模塊整合進一組icon，下圖為icon內容及實際執行環境。本系統中Python使用版本3.6.8，深度學習框架使用TensorFlow 1.14.0，搭配CUDA 10.0。

　　系統中除了人臉識別外，還加入了前一篇提到的情緒、年齡和性別等識別功能。除了人臉識別外，其它三項功能不需身份驗證即會顯示在屏幕上。

　　03

　　成果展示

　　發現有無法辨識身份的人出現，門就會自動關起來。那增加人像會很難嗎?一點也不。僅需準備5個角度的照片，并先縮放成約800x600分辨率，因為Jetson Nano存儲器僅4GB，開機后作業系統就占用將近1GB存儲器，影像分辨率太大會使模型無法進行訓練。

　　5張照片調整過后，創建一個同人名的資料夾，并將照片復制進資料夾，原先并沒有此人員的資料。

　　再次進行訓練，此時系統就會將新增的人員信息加入模型中。

　　我們再來檢查一下效果吧。

　　如影片顯示的已加入的男性人員(Harry)進入畫面時，系統因為可以識別他的身份，門也就自動開啟。但其他無法識別身份的人員(女性人員)出現時，門就會再度關閉。

　　但除了身份無法識別外，其他如情緒、年齡及性別都依然可以正常辨識，并且標注在綠色方框上方。

　　這樣就可以簡單的利用NVIDIA Jetson Nano來制作人臉識別的門禁系統啦~~~