Нүүр таних хаалганы хонх: 7 алхам (зурагтай)

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:02

Урам зориг

Сүүлийн үед манай улсад өндөр настнуудыг гэрт нь онилдог дээрмийн давалгаа гарч байна. Ихэвчлэн зочлогчид тэднийг асрагч/сувилагч гэдэгт итгүүлснээс хойш нэвтрэх эрхийг оршин суугчид өөрсдөө олгодог. Эдгээр түүхүүд надад ямар их ууртай, гунигтай санагдаж байгааг хэлэхийн аргагүй юм. Гэр бол таны анхны хамгаалалтын газар байх ёстой бөгөөд хэрэв та гадаа байхдаа аль хэдийн эмзэг байдалд орвол. Үүнийг санаж би энэ төслийг эхлүүлсэн.

Ерөнхий мэдээлэл

Хаалганы хонхны систем нь ихэвчлэн өндөр настан эсвэл харааны бэрхшээлтэй хүмүүст зориулагдсан бөгөөд ажиллахад маш хялбар байдаг. Товчхондоо, хаалганы хонхны унтраалга нь бичлэгийг авахын тулд камерыг идэвхжүүлдэг. Дараа нь бичлэгт байгаа нүүр царайг илрүүлж, цагаан жагсаалт, хар жагсаалттай тааруулна. Оршин суугч нь гэрлэн дохионы дэлгэцээр тодорхой харааны санал хүсэлтийг авдаг. Ногоон, шар эсвэл улаан гэрэл нь тухайн хүмүүсийг системд үл мэдэгдэх эсвэл хар жагсаалтанд ороогүй цагаан жагсаалтанд байгааг илтгэнэ. Хэрэв шар эсвэл улаан гэрэл ассан бол зургийг Telegram bot илгээж, хамаатан садан, асран хамгаалагчдаа мэдээлэх/сэрэмжлүүлэх зорилгоор илгээдэг.

Туршлагын түвшин

Энэхүү төслийг компьютерийн алсын хараа, хиймэл оюун ухааныг ашиглах сонирхолтой хүмүүст зориулагдсан болно. Энэхүү сургамжийг эхлэгчдэд зориулагдсан тул туршлагагүй бол санаа зовох хэрэггүй! Цаашилбал, төсөл нь илүү туршлагатай үйлдвэрлэгчдийн хувьд сонирхолтой байж болох юм, учир нь хоолойг өөрийн компьютерийн алсын хараа, нүүр царай таних санаа зэргээр өргөжүүлж, ямар ч бэрхшээлгүйгээр зохион байгуулах боломжтой болно.

Алхам 1: Материал

Хамгийн бага шаардлага бүхий бүтээгдэхүүний жагсаалт:

Бүтээгдэхүүн	Холбоос	Сэтгэгдэл
Raspberry Pi 3b	RPi	Холбоос нь RPi 4 -ийг харуулж байна, учир нь энэ нь илүү сайн гүйцэтгэлтэй бөгөөд RPi 3b -тай бараг тэнцүү үнэтэй юм.
Бичил SD	Амазон	16 ГБ ба түүнээс дээш хэмжээтэй микро SD карт энэ ажлыг хийх болно. Гэхдээ Амазон дээрх 16 ГБ хэмжээтэй карт нь 32 ГБ карттай бараг ижил үнэтэй байна.
Raspberry Pi камер	Амазон	Камер v1 нь хямд боловч v2 нь илүү сайн бөгөөд удаан дэмжигдэх болно.
15 зүү FPC уян хатан кабель	Амазон	Урт хугацаа нь уг төслийг хэрэгжүүлэх нөхцөл байдлаас хамаарна. Хэрэв та зөвхөн загварыг бүтээхийг хүсч байвал анхны уян кабель нь энэ ажлыг хийх болно.
Цахилгаан хангамж 5V микро USB	Адафрут	Энэ хүн хэзээ ч уулзаж байгаагүй! Их чанар. (Зураг дээр байхгүй)
Суурилуулсан LED бүхий аркад товчлуурууд	Амазон	Хүссэн хэмжээгээ сонгоно уу, гэхдээ CAD загвар нь 60 мм хэмжээтэй товчлуур дээр суурилдаг
Эсэргүүцэл	Амазон	Танд 1к ба 100 ом эсэргүүцэл хэрэгтэй болно. Ердийн 1/4 Вт бол зүгээр.
Конденсатор 0.1 uF	Амазон	Гурван конденсатор хэрэгтэй. (Зураг дээр байхгүй)
Холбогч утас / тууз кабель	Амазон Амазон	Хэрэв та хэдэн доллар хэмнэхийг хүсч байвал хуучин уян дискний тууз кабелийг ашиглаж болно (зураг харна уу).
Агшдаг хоолой / Цахилгаан соронзон хальс	Амазон Амазон

Шаардлагатай хэрэгслүүд:

Хэрэгсэл	Чухал уу?	Сэтгэгдэл
Гагнуурын төмөр	Тийм ээ
Мультиметр	Тийм ээ
Утас хуулагч	Тийм ээ	Эсвэл та хутга/хайч ашиглаж болно.
Лазер таслагч	Үгүй
3D принтер	Үгүй
Хавчаар	Үгүй	Туршилтын үе шатанд хайрцгийг хамт байлгахад хэрэгтэй.

Тэмдэглэл:

Төслийн хүртээмжийг нэмэгдүүлэхийн тулд би үүнийг Raspberry Pi 3b ашиглан хөгжүүлэхээр шийдсэн. Энэ нь хүртээмжийг нэмэгдүүлдэг боловч RPi нь тийм ч хурдан биш тул програмын чадварыг бууруулдаг. Хэрэв та илүү хурдан ажилладаг ганц самбар хайж байгаа бол NVIDIA Jetson Nano -ийг үзэхийг хүсч магадгүй юм

Алхам 2: Цахилгааны утас

Схем диаграм нь энэ алхамд хамгийн мэдээлэл сайтай бөгөөд өөрөө тайлбарлахад хялбар байдаг. Хэрэв та электроникийн чиглэлээр анхлан суралцсан бол домог дүрсийг ашиглаж болно. Бүрэлдэхүүн хэсгийн утгыг (хэрэв байгаа бол) схемийн диаграммд тусгасан болно. Зургууд нь миний хэлхээг хэрхэн яаж бүтээж байгааг харахад тусална. Үндсэндээ би бүх бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг аркад товчлууртай аль болох ойрхон холбосон бөгөөд энэ нь юу болж байгааг тодорхой тоймлоход хүргэдэг.

Тэмдэглэл:

• Туузан кабель холбогчийг ашиглах нь үнэхээр таалагддаг, учир нь тэдгээр нь нэг холбогч утас ашиглахаас хамаагүй илүү бат бөх байдаг.
• Санал болгосноор би хуучин компьютерээс цэвэрлэсэн тууз кабель ашигласан. Энэ нь жаахан төвөгтэй боловч та кабелийн тохиргоог гараар баталгаажуулах шаардлагатай болно. Жишээлбэл, энэ төсөлд би зарим нүхнүүд хоорондоо холбогдсон болохыг олж мэдсэн (энэ нь анхны хэрэглээний үндэс болсон байж магадгүй юм). Тиймээс, зураг дээр харж байгаа шиг дараа нь өөр кабель авах шаардлагатай болсон.

Алхам 3: Суултын яндан барих

Камерын бүрхүүл

Пикамерын олон бүрхүүлийг интернетээс үнэгүй татаж авах боломжтой. Тиймээс, би дугуйгаа дахин зохион бүтээхгүй байхыг хүсч, интернетээс энгийн боловч сайхан бүрхүүл сонгохыг хүсч байна: thingiverse.com - Raspberry pi camera case/enclosure. (Дизайнер В. Гэрт хашгирч байна.)

Гэрлэн дохионы бүрхүүл

Гэрлэн дохионы хайрцгийн хувьд би Autodesk Fusion 360 дээр бүх тоног төхөөрөмжид тохирсон жижиг хайрцаг зохион бүтээсэн (үүнийг үнэгүй татаж авах боломжтой, тайлбарыг үзнэ үү). Хавсралт дотроос миний лазер хайчлах компанид илгээсэн файлыг олж болно. Энэ загварыг 6 мм зузаантай хавтан дээр үндэслэсэн болно. Гэсэн хэдий ч хэрэв та ямар нэгэн зүйлийг тохируулахыг хүсч байвал энэ линкийг ашиглан бүх төрлийн файлын формат руу хандах боломжтой. Зураг дээр үзүүлсэн шиг лазер таслагч байхгүй бол та картон хайрцгийг ашиглаж болно. Би зураг дээрх картон хайрцгийг прототип хийхэд ашигласан бөгөөд энэ нь сэтгэл татам мэт ажилладаг.

Угсралт нь шууд урагшаа явна:

1. Зоосон машины унтраалгыг холбоно уу.
2. Хаалганы хонхны утсыг чөлөөтэй байлга.
3. Туузан кабелийг RPi руу холбоно уу.
4. RPi -ийг доод самбар руу шургуулна уу.
5. Хаалганы хонхны утсыг утсан холбогчтой холбож, мөн доод самбар руу холбоно уу.
6. Picamera -ийг RPi руу холбоно уу.
7. Хажуугийн хажуугийн аль нэгэнд хаалганы хонхыг солих утас болон RPi цахилгаан утсыг цооног өрөмдөх.

Утас холбогчийг хаалганы хонхны унтраалгын утсыг холбох цэг болгон ашигладаг бөгөөд үүнийг дараа нь одоо байгаа хаалганы хонхонд бэхлэх боломжтой болно. Одоо бүх зүйл байрандаа байгаа бөгөөд нааж болно. Гэсэн хэдий ч та бүх зүйл байгаа шигээ ажиллаж байгаа эсэхийг шалгахын тулд эхлээд дараагийн алхамуудаа дуусгахыг хүсч магадгүй юм.

Тэмдэглэл:

Autodesk Fusion 360 -ийг сонирхогчдод чөлөөтэй ашиглах боломжтой! Хэрэв та хуулбараа авахыг хүсвэл энэ линкээр ороорой: autodesk.com - Fusion 360 for Hobbyists. Зарим нэр томъёо байдаг тул заавал уншиж, хэрэгжүүлээрэй. Энэ бол миний Fusion 360 -тэй хийсэн анхны төсөл байсан бөгөөд би CAD програм хангамжийг ашиглах талаар тийм ч их туршлагагүй байсан ч програм хангамж болон Fusion 360 -тэй хамт ирдэг бүх нэмэлт хэрэгслүүд надад үнэхээр таалагддаг гэж хэлэх ёстой

Алхам 4: Камерыг тохируулах

Танд Raspbian суулгасан бөгөөд энэ нь GUI горимд ажилладаг гэж таамаглаж байна. Хэрэв танд Raspbian хараахан суулгаагүй байгаа бол та энэ нийтлэлийг дагаж болно: raspberrypi.org - Үйлдлийн системийн зургийг суулгах. Хэрэв та Raspbian програмыг ачаалж байгаа бол зурган дээрх шиг ширээний компьютерийг харах ёстой.

RPi дээрх камерыг тохируулаад ажиллаж байгаа эсэхийг нь харцгаая! Энд тайлбарласан арга нь raspberrypi.org - Documentation -ээс шууд авсан болно. Нэгдүгээрт, терминалын цонхонд дараах тушаалуудыг ажиллуулж хамгийн сүүлийн үеийн багцуудыг (камерын програм хангамжийг оруулаад) шинэчилье (зургийг үзнэ үү):

sudo apt update

sudo apt бүрэн шинэчлэлт

Дараа нь камерыг дараах тушаалыг ашиглан идэвхжүүлэх ёстой.

sudo raspi-config

Цэснээс 5. Interfacing Options -> P1 Camera руу орно уу. Камерыг идэвхжүүлж, RPi -ийг дахин ачаалахыг сонгоно уу:

дахин ачаална уу

Одоо камерыг зөв тохируулах ёстой. Үүнийг терминалын цонх нээж туршиж үзэх боломжтой:

raspistill -v -o /home/pi/test.jpg

Зургийг дараах хаягаар хадгална: /home /pi.

Алхам 5: Docker -ийг тохируулах

Хараат байдал, суулгалтын алдаанаас зайлсхийхийн тулд би энэ төсөлд зориулж тусгай Docker дүрсийг бүтээхээр шийдсэн (wikipedia.org - Docker -ийг үзнэ үү). Хэрэв та Docker -ийг хэзээ ч ашиглаж байгаагүй эсвэл сонсоогүй бол санаа зоволтгүй бол би үүнийг энэ төсөлд хэрхэн ашиглахыг алхам алхамаар тайлбарлах болно. Үнэндээ энэ бол маш амархан! Хэрэв та энэ төслийг орон нутгийн суулгац дээр ажиллуулахыг хүсч байвал (Docker контейнерт биш) би танд хэдэн зөвлөгөө өгөх болно. Гэхдээ Docker дүрсийг ашиглахыг зөвлөж байна. Эцсийн эцэст би танд энэ төслийг ажиллуулахад хялбар болгох үүднээс бүтээсэн юм!

Докер гэж юу вэ?

Анхаарна уу: энэ хэсэг нь Docker -ийн талаархи зарим мэдээллийг өгдөг бөгөөд хэрэв та кодыг ажиллуулахыг хүсвэл алгасаж болно.

Энэ төсөл бол Docker -ийг анх удаа ашиглаж байгаа бөгөөд үнэхээр гайхалтай юм! Python -д зориулсан virtualenv эсвэл Anaconda -ийн талаар та сонссон байх. За, Docker нь өөр өөр орчин (эсвэл Docker гэж нэрлэдэг контейнер) ашиглан нэг хост систем дээр багцын хувилбаруудыг хялбархан удирдаж, Python -ийн өөр хувилбаруудыг ажиллуулах боломжтой байдагтай ижил төстэй юм. Гэхдээ virtualenv болон Anaconda -тай харьцуулахад Docker нь илүү хүчирхэг бөгөөд зөвхөн Python багцыг агуулаагүй болно. Үнэн хэрэгтээ, Docker контейнерт та хүссэн үйлдлийн системийн багцыг суулгаж удирдах боломжтой. Жишээлбэл, өгөгдлийн сантай (жишээ нь MySQL) Python вэб бүтцийг (жишээ нь Django) ажиллуулдаг, шилжүүлэхийг хүсч буй вэбсайтаа авч үзье. Docker контейнер байхгүй бол та бүх багцыг шинэ сервер дээр суулгах ёстой бөгөөд энэ нь алдаа, алдаанд маш өртөмтгий байдаг. Нөгөөтэйгүүр, таны вэбсайтыг Docker дээр бүтээсэн үед шилжүүлэх нь зургийн файл/файлуудыг шинэ сервер рүү зөөж ажиллуулахтай адил хялбар байдаг. Таны төсөөлж байгаагаар Docker нь Instructables дээрх төслүүдэд маш хэрэгтэй байдаг;)! Хэрэв та Docker -ийн талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсч байвал тэдний вэбсайтыг үзнэ үү: docker.org - Docker: Enterprise Container Platform. Одоо Docker -тэй хамт ажиллацгаая!

Docker суулгаж байна

Docker -ийг дараах байдлаар суулгана уу.

curl -sSL https://get.docker.com | ш

Дараа нь хэрэглэгчийг "docker" хэрэглэгчийн бүлэгт нэмсэн бөгөөд энэ нь Docker -ийг ажиллуулах эрхийг олгодог. Үүнийг дараах байдлаар хийдэг.

sudo usermod -aG docker $ USER

Одоо та Docker -ийг ажиллуулах боломжтой байх ёстой. Үүнийг hello-world дүрсийг ажиллуулснаар баталгаажуулж болно.

docker run hello-world

Эцэст нь Python -ийн хаалганы хонхыг ажиллуулахад шаардлагатай бүх хамаарлыг агуулсан Docker зургийг татаж авцгаая. Зураг нь нэлээд том хэмжээтэй (~ 1.5 ГБ) тул энэ процесс нэлээд удаж магадгүй юм. Гүйцэтгэх:

docker pull erientes/doorbell

Тэмдэглэл: Dockerfile -ийг Github дээрх хаалганы хонхны репозитороос олж болно. Одоо бүх зүйл хаалганы хонхны скриптийг ажиллуулахад бэлэн байгаа бөгөөд үүнийг дараагийн алхамд хэлэлцэх болно.

Орон нутгийн суурилуулалт

Дахин хэлэхэд би орон нутгийн суулгалтын оронд Docker дүрсийг ашиглахыг зөвлөж байна. Гэхдээ энэ хичээлийг дуусгахын тулд би одоо локал суулгалтанд хийсэн зарим алхмуудаа тайлбарлах болно.

Кодыг ажиллуулахын тулд python хувилбар нь> = 3.5 байх ёстой (би python 3.5.3 ашигласан) бөгөөд дараах багцуудыг суулгах шаардлагатай байна.

• нүүр таних
• пикамера
• намуухан
• Дэр
• питон-телеграм-бот
• RPi. GPIO

Энэ холбоос нь нэлээд тустай: Github - Raspberry Pi дээр dlib болон face_recognition -ийг суулгаарай. Гэсэн хэдий ч энд зарим анхааруулга бий: 1) Дэрэнд дор хаяж Python 3.5 хэрэгтэй бөгөөд үүнийг энэ аргын дагуу суулгахгүй. 2) Мөн энэ аргыг дагаж хаалганы хонхны төсөлд шаардлагатай бүх багцыг суулгахгүй. Гэсэн хэдий ч та үүнийг pip3 ашиглан суулгах боломжтой байх ёстой.

Алхам 6: Хаалганы хонхны скриптүүдийг ажиллуулах

Скриптүүдийг аваарай

Скриптүүдийг гараар татаж авах боломжтой: github.com - Erientes/doorbell. Эсвэл хэрэв танд Git суулгасан бол дараах зүйлийг хийнэ үү.

git clone

Алиас нэр үүсгэх

Одоо бидний амьдралыг жаахан хөнгөвчлөхийн тулд скриптүүдийг ажиллуулахын тулд зарим нэр үүсгэе. Гүйцэтгэх:

навчны дэвсгэр ~/.bashrc

Дараах мөрүүдийг нэмж, файлыг хадгална уу.

alias doorbell_run = 'docker run -давуу эрх -v/home/pi/doorbell:/doorbell -w/doorbell -it erientes/doorbell python $ 1'

alias doorbell_login = 'docker run -давуу эрх бүхий -v/home/pi/doorbell:/doorbell -w/doorbell -it erientes/doorbell bash'

Туршилтын скриптүүд

Бүх зүйл зөв суулгасан эсэхийг шалгахын тулд шинэ терминал нээгээд дараах зүйлийг хийнэ үү.

doorbell_run жишээ/0_test_installation.py

Үр дүн нь терминалын цонхонд 'Doorbell суулгах амжилттай дууслаа!' Гэсэн мессеж байх ёстой. Камер руу Docker контейнерээр нэвтрэх боломжтой эсэхийг шалгахын тулд дараахыг ажиллуулна уу.

doorbell_run жишээ/1_test_camera.py

1_test_camera.py програмыг ажиллуулснаар зургийг авч, 'test.jpg' хэлбэрээр хадгалах бөгөөд үүнийг/home/pi/doorbell дээрээс олж болно. Эцэст нь, LED драйверуудыг дараах байдлаар шалгаж болно.

хаалганы хонхны ажиллуулах жишээ/2_test_voicehat_drivers.py

Энэ скрипт ажиллаж байх үед товчлуур дарагдсан үед аркад унтраалга дахь LED хариу өгөх ёстой.

Doorbell скриптүүдийг ажиллуулж байна

Doorbell скриптүүдийг ажиллуулахын тулд эхлээд Telegram bot -ийн итгэмжлэлийг авах шаардлагатай. Утсан дээрээ Telegram суулгаад telegram.me - Botfather руу орно уу. Ярилцлага эхлүүлээд оруулна уу:

/newbot

Ботын нэр, хэрэглэгчийн нэрийг бөглөнө үү. Үүний дараа танд хандалтын жетон өгөх болно. Энэ утгыг/home/pi/doorbell доторх 'credentials_telegram_template.py' файл руу хуулж 'credentials_telegram.py' нэртэй шинэ файлд хадгална уу. Эцэст нь Botbot танд өгсөн линк дээр дарж дөнгөж үүсгэсэн боттойгоо яриагаа эхлүүлээрэй.

Эцэст нь нүүр таних төхөөрөмжтэй хаалганы хонхыг ажиллуулцгаая.

doorbl_run main.py

Тэмдэглэл:

Хэрэв та код хэрхэн ажилладаг талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсч байвал скриптүүдийн тайлбарыг өөрөө үзээрэй. Хэрэв танд кодын талаар асуулт байвал Github -ээр надтай холбоо барина уу

Алхам 7: Хаалганы хонх ашиглах

Хаалганы хонхны скриптийг ажиллуулцгаая.

doorbl_run main.py Багцуудыг ачаалсны дараа скриптүүд идэвхгүй болно. Үндсэндээ 2 зүйл тохиолдож болно.

1. Хэн нэгэн хаалганы хонхыг дарна.
2. Хэн нэгэн цагаан жагсаалтад нэмэгдсэн байна.

Хэн нэгэн хаалганы хонхыг дарна

Энэ тохиолдолд скрипт нь нүүрээ илрүүлсэн зураг авах хүртэл зураг авч эхэлнэ. Илрүүлсний дараа нүүрний 128 кодчилолыг тооцоолохын тулд 'face_recognition' python багцын зарим аргыг дууддаг. Дараа нь олж авсан кодчилолыг whitelist.csv ба blacklist.csv кодчилолуудтай харьцуулна. Боломжит үр дүн нь дараахь хариултыг өгөх болно.

Цагаан жагсаалтад орсон уу?	Хар жагсаалтад орсон уу?	Хариулт
Тийм ээ	Үгүй	Ногоон гэрэл асдаг.
Тийм ээ	Тийм ээ	Шар гэрэл асна. Хаалганы хонхны камер нь зургийг Telegram bot руу улбар шар өнгийн дүрс бүхий илгээдэг. Энэ жагсаалтанд хэн нэгнийг нэмсэн тохиолдолд ийм байдал үүсч болно. Жишээлбэл, хэн нэгнийг эхлээд угтан авдаг байсан ч сүүлд нь хар жагсаалтанд оруулсан үед.
Үгүй	Үгүй	Шар гэрэл асна. Хаалганы хонхны камер улбар шар дүрс бүхий зургуудыг Telegram бот руу илгээдэг.
Үгүй	Тийм ээ	Улаан гэрэл асдаг. Хаалганы хонхны камер нь улаан дүрс бүхий зургуудыг Telegram бот руу илгээдэг.

Хэн нэгэн цагаан жагсаалтад нэмэгдсэн байна

Цагаан жагсаалтад хэн нэгнийг оруулахын тулд хаалганы хонх сул зогсож байх үед гэрлэн дохионы шар товчийг дарна уу. Нэгдүгээрт, шар гэрэл асах болно. Ногоон гэрэл 3 удаа анивчихвал тухайн хүний царайг цагаан жагсаалтад амжилттай оруулсан болно. Хэрэв ногоон гэрэл 3 удаа анивчихгүй бол оролдлого амжилтгүй болсон. Энэ тохиолдолд шар товчийг дахин дарна уу. Та амжилттай болсон эсэхийг хаалганы хонхыг дарж, ногоон гэрэл нэвтэрсэн эсэхийг шалгаж болно.

Хэрхэн хар жагсаалтанд хүн оруулах вэ?

Муу санаатай хүмүүс нүүрнийхээ зургийг бидэнд өгөхөөр хажуугаар нь өнгөрөхгүй нь ойлгомжтой. Үүний оронд та цагдаа нарын нийтэлсэн алдартай хүмүүсийн зургийг img/blacklist хавтсанд нэмж болно. Цаг тутамд энэ фолдерыг шинэ зургууд байгаа эсэхийг шалгадаг. Хэрэв шинэ зураг байгаа бол нүүрний кодчилолыг тооцоолж blacklist.csv -д нэмнэ. Дараа нь зургийн нэрийг өөрчилж,/img/blacklist/кодлогдсон хавтсанд шилжүүлнэ.

Тэмдэглэл:

• Скриптийг RPi -д нэвтрэн ажиллуулах нь илүү их хяналт, мэдээлэл өгөх боловч үндсэн удирдлага, мэдээллийг зөвхөн гэрлэн дохионы дэлгэц ашиглан олж авах боломжтой.
• Нүүр таних ажлыг 'face_recognition' питон багц ашиглан хэрэгжүүлдэг. Энэхүү багц нь Dlib дээр суурилсан бөгөөд нүүр царай таних хамгийн сүүлийн үеийн алгоритмыг агуулсан бөгөөд зэрлэг жишигт байгаа шошготой нүүр царайг 99.38% нарийвчлалтай гүйцэтгэдэг (эх сурвалж: dlib.net-Гүн хэмжигдэхүүн бүхий өндөр чанартай нүүр таних чадвар.).

Туслах технологийн тэмцээний тэргүүн шагнал