Face recognition

  • Hi zusammen,


    ich habe in den vergangenen Tagen mal mit den Cognitive Services der Azure Plattform herum gespielt. Das ist schon relativ beeindruckend. Dabei kam mir die Idee die Gesichtserkennung für DoorPi einzusetzen. So könnte man z.B. den Paketzusteller erkennen und dann eine Ansage über den DoorPi ausgeben, dass er das Paket bitte auf der Terrasse ablegen soll. Oder in der Garage, deren Tor dann kurz für 2 Minuten aufgeht. Unbeliebte Gäste kann man direkt wieder nach Hause schicken usw. :-)



    ich weiß nicht ob es so was in guter Qualität für den Raspi gibt. Das wäre dann ja auch was worüber man nachdenken könnte.



    Mit den Cognitive Services geht es folgendermaßen - ganz grob beschrieben. Man legt ein Dictonary von Personen an die man bereits kennt (vorhandene Snapshots, Fotos, etc.) uns vergleicht dann das aktuelle Bild damit. Das geht auch mit einem Videostream. Zurück kommt dann in einfachsten Fall ein Objekt mit Infos, ob die Person erkannt wurde und mit welcher Wahrscheinlichkeit.


    Es gibt sogar ein Python Sample. Leider kann ich kein Python. Wäre das was für jemanden zum nachbauen und integrieren in den DoorPi?

  • Jo Marcus,


    gibt auch einen Biometrischen Web Service aus Deutschland


    https://www.bioid.com/


    https://playground.bioid.com/


    Den betreibt ein guter Freund von mir, ich kann mal fragen ob die ID's auch an Private Personen ausgeben.


    Harald aka Aldafera

    SIP: Asterisk 14
    Dect: FrützBüx 7490
    O/S: Debain Jessie
    Automatisierung: CCU2 + CUXD + Pushover + Mail (YAHM)
    Aktoren: (bitte einfach fragen hab 250 Geräte im Einsatz)
    Anbindung Inet DynDns + VPN
    Sicherheit: Palo Alto, Fortigate, LSC ERPM
    Surveillance: Edimax, Digitus, Raspi
    Tracking: Cisco und LoraWan
    Netzwerke: CAT7 - 1Gb Uplink, FO (Multi-, Mono, POF), WLAN. Dect, BidCos, LoRa
    90% Hab ich sicher wieder vergessen - :D

  • Hallo Harald,


    ich denke die APIs/Services an sich sind erstmal nicht der Knackpunkt. Man muss halt sehen was am Ende besser passt. Aber einen Python Entwickler bräuchten wir hier, der das Thema mal umsetzt. Da bin ich nämlich nicht allzu gut aufgestellt. Code anpassen und verstehen geht gerade noch, aber dann hört's auch schon auf bei mir. ;)

  • Moin Marcus,


    ich hab biometrische Systeme bereits bei Banken und mil. Kunden implementiert.


    Auf Linux haben wir Gesichtsbiometrie schon 1998 eingebaut, damals mit der Firma Cognitec aus Dresden.


    Es gilt also zu klären Web Dienst oder lokale Kernel Integration.


    Wo sollen die Enrolement Daten für eine biometrische Identität liegen?
    Wo soll das biometrische Template mit Deinen biometrischen Daten liegen?
    Wo soll die Entscheidung fallen auf dem lokalen Rechner oder auf dem WebService?
    Willst Du eine 1 zu 1 Prüfung der biometrische Identität?
    Willst Du eine 1 zu n Prüfung der biometrische Identität? - Dann heisst das wieder viel rechnen weil ich Dich dann aus einem Pool von ID's erst mit
    einer hohen Wahrscheinlichkeit rausfischen muss


    Der rechenintensivste Teil ist die Gesichtsfindung, da müssen ausreichend Frames von der Kamera
    geliefert werden, auch ist etwas Kooperation gefragt, wenn dann die eigentliche Gesichtserkennung gestartet wird.


    Das Problem dürfte mal wieder die Rechenleistung vom Raspi sein, wenn dieser laufend im Videostrom nach Gesichtern suchen soll.


    Das wird sicher funktionieren, aber was bleibt dann noch übrig für den Rest? - Versuch macht klug.


    Auch musst Du bedenken was passieren soll, wenn 2 Gesichter im Video zu sehen sind, Schlagschatten auf den Gesichtern sind oder die
    Kamera im IR Modus Bilder liefert, dann wird es heftig mit der soliden korrekten Erkennung :)


    Die Sicherheitskameras von Bosch haben den Web-Dienst von Bio-ID bereits in die Kamerafirmware eingebaut, somit wird der
    Rechner nicht mit Suchen und Erkennen belastet.


    Stichwort Kamera, hier haben wir das Problem, das der Doorpi zur Laufzeit die V4L Schnitte im Zugriff hat, also müsste erst am Doorpi geklingelt werden,
    Doorpi gibt dann die Kamera frei und triggert die Biometrie - danach Aquise - Vorverarbeitung der Bilder - Gesichter finden - Gesichter erkennen - Ergebnis gegen Template prüfen und dann die entsprechende Antwort and DoorPi zurückliefern.


    Spannend, würde aber gehen....


    Aus meiner eigenen Praxis und Erfahrung heraus jedoch bin ich was Haustüren, Zutrittssysteme und Banking angeht dann bei den
    Handvenenscannern geblieben. Dafür gibt es Einbaumodule von Fujitsu aber auch bereits fertige Systeme (z.B Firma PCS).


    Herzliche Grüsse


    Harald aka Aldafera

    SIP: Asterisk 14
    Dect: FrützBüx 7490
    O/S: Debain Jessie
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    Aktoren: (bitte einfach fragen hab 250 Geräte im Einsatz)
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  • Hallo Harald,


    Ich denke das wäre der "Fullblown" Ansatz und für den Einastzweck zu viel. Ich will eigentlich nur wissen ob der Postbote vor der Türe steht. Keep it simple, also am liebsten einen Webservice und die passenden Python Zeilen, um den Aufruf zu machen und das Ergebnis zurückgeben. Idealerweise ein Plugin für den DoorPi mit simplen Schnittstellen. Hinter den Schnittstellen könnte man dann das Biometrische System seiner Wahl hinterlegen.


    der einfachste Ansatz wäre:
    Snapshot machen und an den recognition Webservice geben, Ergebnis mit der Liste von vorhandenen Gesichtern vergleichen und Auswertung zurückliefern. Wahrscheinlichkeit > x% = Erkannt.


    P.S. Die Erkennung mit dem von mir genannten Service hab eich mal auf der Shell getestet. Dauert eine bis zwei Sekunden bis das Ergebnis zurückkommt.

  • Weiss der Postbote das Du ihn biometrisch bei MS hinterlegt hast? - :)

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  • Naja... ich musste Schilder aufstellen Achtung Videoüberwachung :)

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