Ik ontwikkel gezichtsherkenning aanwezigheidsysteem met real-time logging en dashboard
Over deze dienst
Ontwikkel gezichtsherkenning aanwezigheidsysteem met real-time logging en dashboard (YOLO + FaceNet)
Ik bouw een geavanceerd AI-gestuurd gezichtsherkenning aanwezigheidsysteem met een professionele GUI-dashboard en database logging.
Met behulp van Python, OpenCV, YOLOv8 en FaceNet detecteert, herkent en logt het systeem automatisch de aanwezigheid met hoge nauwkeurigheid.
Belangrijkste kenmerken
- Detectie in real-time met YOLOv8 (supersnel en nauwkeurig)
- Gezichtsherkenning met FaceNet / Dlib
- Automatische aanwezigheid logging naar CSV, SQLite of MySQL
- Beheerdersdashboard met gebruikersbeheer
- Registratie van aangepaste datasets voor nieuwe gebruikers
Of het nu voor kantoren, scholen of onderzoekslaboratoria is, je krijgt een kant-en-klare AI-aanwezigheidsplatform dat veilig, efficiënt en schaalbaar is.
Tech stack: Python, YOLOv8, OpenCV, Dlib, FaceNet, Tkinter/PyQt, SQLite/MySQL
Programmeertaal:
Python
•
Java
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
•
Overige
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Overige
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kan het offline draaien?
Ja, het systeem werkt volledig offline tenzij cloudintegratie wordt aangevraagd.
Kan ik gemakkelijk nieuwe gebruikers toevoegen?
Ja, de GUI bevat een registratiegedeelte voor dataset-updates.
Wordt er een dashboard inbegrepen?
Ja, het beheerdersdashboard toont aanwezigheidshistorie, afbeeldingen en exportopties.
