Garage user authorizer

Vision AI libraries training: with MTCNN, FaceNet

Garage user authorizer (Gua)는 비전 AI 라이브러리의 구체적인 활용 안을 구현하는 것을 목표로 작성된 데모입니다.
이 데모는 허가된 고정 출입자만 통과시키는 출입 통제 시스템에 얼굴 인식 및 인물 검색 기능을 도입했습니다.

주의, 개발이 일정 수준 이상 완료되지 않았습니다.

이 데모는 작업 중으로, 실행하더라도 일부 기능이 실행되지 않거나 오작동할 수 있습니다.

별첨

Jupyter Notebook

• MTCNN, FaceNet 전체 작동 과정 테스트 결과 - /notebook/FaceNet.ipynb

리포지토리 주요 디렉토리

• 프론트엔드: gua/views/front/
• 백엔드: gua/

시작하기

1. 런타임 구성

이 애플리케이션은 Python과 Node.js 런타임을 사용합니다. 각 언어의 런타임 설치 가이드를 참조하여 런타임 구성을 완료하세요.

• Python
• Node.js

2. 의존성 설치

이 애플리케이션은 각종 의존성 모듈을 참조하고 있습니다.
다음 명령을 통해 의존성 모듈을 모두 설치하세요.

python tools/init.py

3. 서버 실행

아래 명령을 통해 서버를 실행할 수 있습니다.

python -m flask --app gua run

외부 저작물 사용

• SUIT - 폰트 - SIL Open Font License
• 5 Celebrity Faces Dataset - 이미지 데이터셋 - 학습에 사용

Troubleshooting

• ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 오류가 발생합니다. : 로컬에 libgl1-mesa-glx 패키지를 설치합니다.
• 그 외 문제 상황이 있나요? 이슈트래커에 문제 상황을 자세히 알려주세요!