Dans cet article, nous allons voir comment mettre en œuvre la bibliothèque OpenCV avec le langage Python, le tout sur Raspberry Pi, afin de réaliser un système de reconnaissance faciale. Le tout sera réalisé sur une distribution Raspbian Lite.
1. Introduction
La biométrie ou « mesure du vivant » désigne dans un sens très large l'étude quantitative des êtres vivants. L'usage de ce terme se rapporte de plus en plus à l'usage de ces techniques à des fins de reconnaissance, d'authentification et d'identification [1].
Les techniques d'identification par la biométrie servent principalement à des applications dans le domaine de la sécurité, comme le contrôle d'accès automatique, un tel dispositif étant qualifié de « système de contrôle biométrique ».
Parmi ces systèmes d’identification, on retrouve principalement l’analyse morphologique. Elle peut se pratiquer avec les empreintes digitales, l'iris, les réseaux veineux de la rétine, les réseaux veineux de la paume de la main, la morphologie de la main, le poids, ainsi qu'avec les traits du visage. Les deux moyens biométriques principaux utilisés sont les empreintes digitales et l'iris.
On peut aussi identifier un…
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[1] https://fr.wikipedia.org/wiki/Biom%C3%A9trie
[2] https://fr.wikipedia.org/wiki/Reconnaissance_de_visage
[3] https://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A8me_de_reconnaissance_faciale
[5] https://docs.opencv.org/3.4/
[6] https://downloads.raspberrypi.org/raspbian_lite_latest
[8] https://docs.opencv.org/master/d7/d1b/group__imgproc__misc.html#ga4e0972be5de079fed4e3a10e24ef5ef0
[9] http://www.fourcc.org/codecs.php
[10] https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Viola_et_Jones
[12] https://docs.opencv.org/2.4/doc/user_guide/ug_traincascade.html
[13] https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826
[14] https://github.com/Mjrovai/OpenCV-Face-Recognition
