人臉辨識門禁的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Flag’s 旗標創客.自造者工作坊 用 Python 蓋出物聯網智慧屋

為了解決人臉辨識門禁的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　物聯網IoT這幾年來快速發展，已蔚為一股勢不可擋的風潮，從物流、交通、軍事、農業到醫療、建築，各個產業都爭相引入這項技術，並且都帶來了革命性的創新，但這些領域都與我們有些距離，你是否想過當這項技術進入尋常百姓家會迸出甚麼新火花呢。 　　本套件就會帶你透過10個電子零件，加上雷射切割外殼，製作出一間擁有各種智慧家電的房屋，並與雲端平台整合出多種應用，手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助等智慧功能應有盡有，開放式的設計讓你能一眼看清楚所有家電的擺設，方便學習電子元件的工作原理以及線路

配置，旗標科技精心設計的雷切外殼，讓智慧屋不插電時也依然是可愛的擺飾，當然你也可以在外殼上進行彩繪，使它成為屬於你獨一無二的智慧屋。 本書特色 　　● 組裝雷切物聯網智慧展示屋 [DIY] 　　● 貼近日常生活應用的18個實驗 [CODE] 　　● 手機APP控制介面客製化設計[ART] 　　● 【應用主題】：手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助 　　組裝產品料件: 　　D1 mini x 1 片 　　Micro-USB 傳輸線 x 1 條 　　雷切外殼零件版 x 1 片 　　400孔小麵包板 x

1 個 　　光敏模組 x 1 個 　　雷射模組 x 1 個 　　按鈕開關 x 1 個 　　伺服馬達(SG90) x 1 顆 　　無源蜂鳴器 x 1 顆 　　燈珠模組 x 1 顆 　　磁簧開關 x 1 顆 　　散熱風扇 x 1 顆 　　聲音傳感模組 x 1 顆 　　溫溼度模組(DHT11) x 1 個 　　環形磁鐵 x 1 顆 　　電晶體(TIP120) x 1 個 　　公母杜邦線(10cm) x 30 條 　　公母杜邦線(20cm) x 20 條 　　M6螺帽 x 1 顆 　　M3螺絲(10mm) x 6 顆 　　M3螺帽 x 6 顆 　　M2螺絲(10mm) x 5 顆 　　M2螺絲(15m

m) x 5 顆 　　M2螺帽 x 10 顆 　　電阻(220歐姆) x 5 　　排針 x 20

人臉辨識門禁進入發燒排行的影片

人機互動之人臉辨識案例探討

為了解決人臉辨識門禁的問題，作者劉哲倫 這樣論述：

近幾年來人臉辨識這項生物辨識技術被應用在許多領域上，例如:手機人臉解鎖、人臉辨識門禁系統及機器人的人機互動等。現今不僅深度學習發展快速，在人臉辨識技術上也有更多的突破，服務型機器人也漸漸進入人類生活，有更多的研究將人臉辨識應用在機器人的人機互動，因此本論文欲結合深度學習方法於服務型機器人，將人臉辨識從手機的人機互動切換至機器人的人機互動，從個人化的互動轉換成社交互動，讓機器人可以自動認識新的辨識對象，並讓機器人可以長時間認得友人。 本論文的研究目的是開發基於去除人臉年齡因素之人機互動系統，應用在Zenbo Junior II機器人。本系統架構主要分成兩個部分，首先取得機器人鏡頭影像，利用M

ultitask Cascaded Convolutional Networks (MTCNN)對影像進行人臉偵測，將人臉影像透過Multi-Task Learning Framework (MTLFace)擷取身分特徵。將身分特徵用於身分驗證判斷辨識的對象是友人或陌生人、身分分類辨識友人的身分，將分類結果傳輸至機器人端進行回應、互動。本研究的特色有三：人機互動的設計，讓機器人可以自動化認識新的辨識對象、使用身分特徵辨識身分可減少年齡影響，有助於長時間認得友人；收集不同月份的資料觀察特徵因時間的變化比較；評估使用正臉、多方向臉部資料訓練各分類模型。 本論文設計了三個實驗，實驗結果顯示：(1)

身分驗證使用身分特徵和完整特徵隨時間因素變化的比較，從實驗結果看來身分特徵確實受到年齡因素影響較小。(2)驗證陌生對象時，閥值是判斷的依據，我們從辨識系統的效能評估找出最佳的閥值設置。(3)評估各分類模型以多方向臉部資料的身分特徵訓練，其中以Artificial Neural Network (ANN)最適合用在本研究的人機互動。本論文開發的去除人臉年齡因素之人機互動系統在實際應用中能夠讓機器人自動認識新朋友、長時間認得友人、以多視角辨識友人。

動手做深度學習：揭開神經網路的面紗(學AI真簡單系列2)

為了解決人臉辨識門禁的問題，作者AI4kids  這樣論述：

　　本書是為16~18歲青少年提供最新的人工智慧探索實作內容。書中講述人工智慧的「視覺辨識」相關的實作主題，啟發下一世代AI工作者或創造者。 　　這本為初學者寫的深度學習專書，打破艱澀的理論與難以理解的程式語言，介紹Teachable Machine、Tensorflow Playground等web工具，以深入淺出的方式帶領讀者進入深度學習與類神經網路的知識領域，再以詳細實作步驟，讓您也一步一步學會如何打造貓狗辨識、人臉辨識門禁的AI視覺辨識應用。 　　本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自A

IA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們的好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 本書特色 　　1.深入淺出、解釋運算思維、資料分析、模型訓練、測試與驗證、推論應用，讓青少年充分掌握人工智慧的運作流程。 　　2.從生活情境切入，設計有趣的AI體驗與實作案例，清楚的Python程式碼解析，讓人人都能獲得創造AI的成功經驗。 　　3.提供各種創造AI應用的平台工具，鼓勵青少年發揮創造力，持續探索人工智慧的豐富可能性。

結合車牌與人臉辨識於停車場管理

為了解決人臉辨識門禁的問題，作者黃湘淇 這樣論述：

近年來，隨著電腦運算速度與效能快速提升下，影像處理與辨識技術被廣泛運用至生活各層面，例如:停車場管理、高速公路收費或是常見的人臉辨識門禁管理系統等應用。 現今常見車牌辨識停車場管理系統，進出時停車場管理系統會將車牌擷取下來進行辨識，並記錄車輛入場時間，待車主要離開停車場時，車主需要至停車繳費機輸入車牌進行繳費， 本篇論文提出使用車牌辨識結合人臉辨識系統，在停車場管理系統中將車主與車牌綁定在一起，車主到繳費機繳費時，繳費機會利用人臉辨識技術辨識車主，故當車主走到繳費機面前，繳費機會直接顯示繳費金額，不需要再經過輸入車牌號碼的手續，藉此節省繳費機操作速度，以及降低繳費機的操作複雜度。 本片

論文在車牌辨識上採用YOLOv3進行車牌辨識，再將辨識到的車牌擷取出來並傳入OCR辨識模型中進行車牌英文及數字辨識，在車主之人臉辨識技術上使用ArcFace進行人臉身分辨識。