使用樹莓派打造面部識別安全設備

清單

硬體部分

Raspberry Pi 2 Model B

PIR運動感測器(通用)

Microsoft LifeCam 3000 HD攝像頭

伺服馬達FS5103R

5V電源

電阻器 1k歐姆

軟體應用程序及在線服務

Microsoft Windows 10 IoT Core

Microsoft Visual Studio 2015

Microsoft Project Oxford

Microsoft Azure

Microsoft Azure雲存儲服務

動手實踐

關於項目：

該設備使用Microsoft Project Oxford面部識別方案，檢測訪問者是否為房子的所有者，通過驗證之後會立馬打開房門，否則系統將向房屋所有者綁定的移動設備推送一條警告信息，並詢問是否給該訪問者開門。

使用/集成的服務

Azure storage雲存儲服務

Microsoft Project Oxford: 面部識別API

使用ASP.Net SignalR將所有者的行為發送給樹莓派

使用WNS向移動設備發送通知信息

組件

Raspberry Pi 2 Model B x1

RIP感測器 x1

微軟LifeCam 3000 HD x1

伺服馬達 FS5103R x1

電池組 x1

1k?電阻 x1

電路圖以及線路圖

Pin分配

移動偵測，捕捉圖像以及訪問者分析

首次運行該應用程序，默認會創建一個IsActive屬性為真的PIRProximitySensor類實例。

該實例用於RIP感測器與應用程序之間的連接。如果IsActive屬性設置為真，當感測器檢測到一個動作發生時會觸發MotionDetected事件，然後要求連接到感測器的GPIO pin number執行對應的操作。移動偵測的捕捉影片命令會將獲取到的訪問者面部圖像，發送到Project Oxford伺服器進行識別。如果確認為該房屋的所有者，伺服馬達將打開房門；否則將獲取到的訪問者面部圖像發送到綁定的移動設備。如果房屋所有者選擇打開房門，命令將通過後端服務的SignalR推送給樹莓派，然後打開房門。

當在識別訪問者過程以及感測器進行必要操作期間，IsActive屬性不能被設置為假。關閉房門之後該屬性重新設置回真，激活識別系統。

芝麻開門

我們使用伺服馬達控制房門。向馬達發送2毫秒脈衝時，馬達會旋轉180°門就打開了；向馬達發送1毫秒脈衝時，馬達會旋轉回0°，門再次關閉。 伺服馬達的位置是由脈衝長度決定。轉動系統預期至少每隔20毫秒收到一個脈衝，如果脈衝超過1毫秒，伺服馬達將轉到0°；如果為1.5毫秒脈衝，其轉到90°位置；如果是2毫秒，將會轉到180°位置。

Project Oxford: Face API

Face API是一個基於雲計算的API，其提供了當前最先進的人臉檢測識別的演算法。Face API的主要功能可以分為兩類：其一對人臉進行檢測提取其特徵提取，其二便是人臉識別 戳這裡訪問該項目主頁。

如何部署以及工作

按照上面圖表連接好電路之後，從HomeVisitsManager.VisitsController項目的方案平台選擇ARM，之後從模擬器列表選擇遠程機器並輸入你的樹莓派IP和憑證，最後運行該方案；多個項目同時運行（所有者的windows phone應用，後端服務以及物聯網設備）

引用：

伺服馬達：http://razzpisampler.oreilly.com/ch05.html

人臉檢測和識別：https://www.projectoxford.ai/doc/face/How-To/identifyperson

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項目代碼

<詳細代碼請點擊原文查看>

*參考來源：hackster，FB小編鳶尾編譯，轉載請註明來自FreeBuf.COM