Chào các bác, em đang làm 1 project về nhận diện khuôn mặt với điều kiện đúng vị trí trong khoảng 500m để điểm danh, em hiện tại mới tìm hiểu về thư viện Facenet của python, nhưng chưa biết làm thế nào để đến đúng vị trí mới được điểm danh, có bác nào giúp em với, em cám ơn ạ.
Nhận diện khuôn mặt với điều kiện tới đúng vị trí trong khoảng 500m?
bạn có nhằm không, 500m hay 50m? 500m thì camera còn không chụp được nữa
1 Like
dạ bán kính 500m ạ , phải đứng trong bán kính trường học thì app nhận diện khuôn mặt với cho phép người dùng check in ạ.
bạn điểm danh bằng app mobile phải không? vậy dùng API của google maps để lấy vị trí, hoặc gọi đến API GPS của thiết bị đó bạn. Vấn đề vị trí này đâu liên quan đến xử lý ảnh đâu bạn
2 Likes
Mình thì chưa làm cái này bao giờ, nhưng hồi bữa có đọc bài viết bên Mỳ AI hướng dẫn làm súng bắn tốc độ, họ tính tốc độ bằng cách tính xem trong 1 giây đi chuyển được bao nhiêu điểm ảnh (1 điểm ảnh sẽ tuong đương bao nhiêu mét khi so với ngoài thực tế).
Mình nghĩ bạn cũng có thể áp dụng logic này thử.
Nhưng camera mà 500m thì phải hàng xịn xịn á
5 Likes
dạ em làm app điểm danh bằng mobile, em cám ơn bác ạ.
dạ em ghi làm các bác hiểu lầm ý e ạ, vấn đề chính của em là muốn đứng trong vùng bán kính 500m để mở app mobile lên để điểm danh thoi ạ , chứ ko phải đứng xa 500m.
Nếu vậy thì đâu có gì đâu mà phải giải quyết, tầm nhìn xa của camera là giới hạn, max của camera thường chỉ tầm 20-30 mét thôi, xa hơn thì không rõ mặt. Vậy thì cứ gắn camera loại thường là xong.
3 Likes
Có các việc phải làm:
0. Tìm hiểu cho xong Facenet đi đã, bỏ hình vào cho nhận điện được đi đã rồi tính tiếp. Còn chưa làm được việc này thì có chụp được hàng vạn ảnh vào điện thoại cũng chả để làm gì.
- Định nghĩa thế nào là “tới đúng vị trí trong khoảng 500m”. Theo suy nghĩ thông thường thì điện thoại phải có GPS được bật => nhờ tọa độ địa lý GPS để tính ra được rằng cái điện thoại (người thì chưa chắc) trong bán kính 500m so với 1 thiết bị GPS làm tọa độ gốc của trường (có thể là modem, 1 cái điện thoại hoặc 1 cục định vị). Giải pháp: dùng một API có sẵn của một hãng cung cấp, có thể miễn phí (độ sai số cao và/ hoặc có vài hạn chế về số lượng), có phí: chất lượng OK hơn. KHÔNG nên tự phát triển API nếu team yếu.
- Vì Facenet viết bằng Python nên không chạy trực tiếp trên điện thoại được, và do vậy sẽ phải tìm cách convert nó thành dạng có thể dùng trực tiếp được trên điện thoại, hoặc nó sẽ nằm trên server và điện thoại khi chụp hình thì đẩy hình về nó.
Với 2 việc trên đã tốn quá nhiều năng lực để xử lý. Nếu thừa năng lực làm việc, cách tiếp cận vấn đề nâng cao sẽ như sau:
- Kiểm tra để chắc rằng người dùng không sử dụng ảnh có sẵn để check in và hoặc gửi cái điện thoại cho người khác để check-in. Theo cái kiểu mưu ma chước quỉ của “trẻ trâu Việt Nam” thì nói thiệt là ngay cả Facebook, Google còn kinh sợ, một cá nhân/ team nho nhỏ lập trình viên định ngăn chặn việc giả mạo là việc quá khó: chụp ảnh kèm theo cái gì đó (cột cờ và bóng nắng của trường học chăng? hay là hình tường rêu phong của trường hay là các chuyến xe buýt quanh trường…nổ não) để chắc rằng ảnh vừa mới chụp ở khuôn viên trường.
4 Likes
như mình đã nói bên trên, Cái này lấy toạ độ GPS của điện thoại so với toạ độ GPS của trường là được mà bạn. lúc cài app xin quyền GPS của thiết bị.
dạ đứng trong vùng bán kính 500m , rồi mình lấy điện thoại ra và mở ứng dụng lên để check-in tại cty thoi ạ.
dạ cám ơn bác đã chia sẽ bổ ích,hiện tại em mới tìm hiểu về tensorflow có thể làm thẳng trên react native, team còn đang yếu về năng lực nên việc phát triển api là rất khó. Em định sử dụng camera điện thoại nhận diện khuôn mặt và xác nhận điểm danh có điều kiện là điện thoại phải nằm trong vùng điểm danh. Em cám ơn bác ạ.
83% thành viên diễn đàn không hỏi bài tập, còn bạn thì sao?