Space greeter:a low-powered facial recognition device for public spaces

Abstract. Facial recognition is becoming more common all the time with its potentials and with its threats. It’s getting more accurate and, it has gotten multiple use cases by far, for example in the field of security. As the technology has matured and highly efficient low-cost computers have been developed, it is now possible to implement an affordable real-time facial recognition system. This thesis contains our implementation of a facial recognition software that aims to recognise person’s face and attach it to a name from a database in order to greet them by name. In addition, this thesis contains the evaluation of the implementation and possible future work. We examine existing programs and libraries in order to determine which would work in our use case. For facial recognition, OpenCV library was deemed the best option for its straightforward implementation and a broad range of functions, basic HTML and PHP based website for user interface and MySQL for storage. Testing system recognition speed and accuracy in real-life deployment was not possible due to covid-19, but a minor test with fewer participants was concluded. Further testing for face recognition performance was done with a FERET-database. Our tests show that real-time facial recognition with a Raspberry pi 4B as a platform is possible with decent accuracy and speed. In good lighting conditions and with a high confidence level, our algorithm achieved a 2-second delay for face recognition. In theoretical testing using a FERET dataset of 994 persons, our algorithm achieved an accuracy of 93.84\% and a delay of 360-milliseconds when easier images were used. With more difficult and realistic images, the accuracy was 52.80\% and delay 370-milliseconds. Nevertheless, our implementation could be enhanced further, and we discuss the possible means in the summary chapter.Abstract. Kasvojentunnistus yleistyy jatkuvasti samalla luoden uusia mahdollisuuksia, mutta myös erilaisia uhkia. Kasvojentunnistusohjelmien tarkkuus paranee jatkuvasti ja ympärillämme on paljon eri käyttökohteita näille tarkoille ohjelmille, esimerkiksi turvallisuusalalla. Kasvojentunnistuksen parantuneen tarkkuuden sekä edullisten tietokoneiden kehityksen myötä myös edulliset reaaliaikaiset kasvojentunnistusohjelmat ovat mahdollistuneet. Opinnäytetyössämme esittelemme oman implementaatiomme kasvojentunnistusjärjestelmästä, joka osaa tervehtiä henkilöitä heidän nimillään. Tutkimme työtämme varten olemassa olevia ohjelmia ja kirjastoja selvittääksemme mitkä niistä soveltuisivat parhaiten käyttötarkoitukseemme. Päätimme käyttää kasvojentunnistukseen OpenCV-kirjastoa sen helppokäyttöisyyden ja runsaiden ominaisuuksien vuoksi. Käyttöliittymän toteuttamiseen käytimme HTML ja PHP -kieliä sekä tietokantana toimi MySQL. Järjestelmän laajamuotoista testaamista julkisella paikalla emme voineet toteuttaa Covid-19 -viruksen vuoksi, mutta suppeampi testaus suoritettiin muutamalla koehenkilöllä. Lisäksi kasvojentunnistuksen nopeutta ja tarkkuutta mitattiin käyttäen FERET-tietokantaa. Testimme osoittavat, että kasvojentunnistus on mahdollista toteuttaa kohtuullisella tarkkuudella ja nopeudella Raspberry Pi 4B -tietokonetta käyttäen. Hyvissä valaistusolosuhteissa algoritmimme saavutti kahden sekunnin viiveen kasvojentunnistamiseen. Teoreettisilla testeillä käytettäessä FERET-tietojoukkoa 994:stä ihmisestä algoritmimme saavutti 93.84\%:n tarkkuuden 360-millisekunnin viiveellä helpommilla kuvilla. Hankalampia kuvia käytettäessä tarkkuus oli 52.80\% ja viive 370-millisekuntia. Yhteenvedossa tarkastelemme kuinka implementaatiotamme voisi kehittää edelleen