Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94394
Nhan đề: MỞ KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT BẰNG ESP32-CAM
Nhan đề khác: AUTOMATIC DOOR OPENING WITH FACIAL RECOGNITION
Tác giả: Đỗ, Thanh Nghị
Võ, Tuyết Ngân
Phan, Thị Ngọc Trâm
Từ khoá: TRUYỀN THÔNG VÀ MẠNG MÁY TÍNH
Năm xuất bản: 2023
Nhà xuất bản: Trường Đại Học Cần Thơ
Tóm tắt: Hiện nay, quá trình hiện đại hóa công nghiệp hóa đang được phát triển, trong đó ngành Công nghệ thông tin nói chung, và IoT nói riêng đã có những bước tiến bộ vượt bậc. Cộng với nhu cầu sống an toàn cho bản thân và ngôi nhà của mọi người, bộ khóa cửa tự động nhận diện khuôn mặt bằng ESP32-CAM chính là lựa chọn hàng đầu cho con người. Với bộ khóa cửa nhận diện khuôn mặt này chúng ta không lo sợ sẽ mất chìa khóa để những kẻ trộm cắp có cơ hội đột nhập vào ngôi nhà gây mất an toàn cho bản thân cũng như tài sản. Hệ thống nhận diện khuôn mặt dựa trên đặt điểm riêng biệt của từng gương mặt mà nó có thể phát hiện những người quen hay những người xa lạ có ý định đột nhập vào ngôi nhà. Khuôn mặt của mỗi người sẽ có những đặt điểm nhận dạng khác nhau vì thế có thể tăng khả năng bảo mật cho ngôi nhà của mình. Nhận diện khuôn mặt là một trong những sinh trắc học mà nhiều nhà khoa học đã và đang sử dụng cho những nghiên cứu bảo mật thông tin. Hiện nay có thể bắt gặp những hệ thống bảo mật sử dụng nhận diện khuôn mặt ở bất cứ đâu, ví dụ như mở khóa điện thoại thông minh, xác nhận danh tính ở an ninh sân bay,… Vì sự thuận lợi cũng như độ bao phủ rộng như vậy giúp cho chúng ta dễ dàng tiếp cận và áp dụng nó vào chính căn nhà của mình. Hệ thống khóa của nhận diện khuôn mặt bằng ESP32-CAM sẽ giúp mọi người dễ dàng cài đặt và sử dụng, hệ thống sử dụng khả năng phân tích và đối chiếu các hình ảnh đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để phân biệt các đối tượng có hay không có trong hệ thống CSDL và tiến hành việc mở cửa hay không mở cửa làm tăng tính an toàn cho ngôi nhà.
Mô tả: 58 Tr
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94394
Bộ sưu tập: Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
3.16 MBAdobe PDF
Your IP: 18.118.145.192


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.