사진 | 팀원명 | 역할 | 깃허브 | 이메일 |
김범준 | Front-end | |||
박시창 | Back-end |
기능 | 설명 |
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신원확인 | |
입력확인 |
기능 | 설명 |
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신원확인 | |
입력확인 |
기능 | 설명 |
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신원확인 | |
입력확인 |
- 실시간 얼굴인식 기능으로 초계병들의 업무부담 감소 및 보안 강화
- 마스크를 써 육안으로 확인하기 힘든 사람의 신원정보 확인 가능
- 출입기록 데이터로 효율적인 관리대장 관리
- 기존에 있는 카메라 장치에 적용하여 비용 감소
- 장치에 소프트웨어를 설치하여 사용 가능한 높은 확장성
- 신원 미확인 자로 인식이 되면 관리자가 바로 확인 가능
- 보안사고 발생 시 출입기록을 확인하여 즉각적인 조치 가능
- 프로젝트의 issues 들로 Features를 Back-end 와 Front-end로 생성하여 개발문서 정리
- Release 로 한눈에 버전 확인 가능
- 개발중의 Bugs 들도 Issues 에 기입됨
- 얼굴인식이 원활하게 되고 신원인식시스템이 잘 작동하게 구현되어짐
- 테이블의 필터 기능을 제공하여 체계적인 관리가 가능
- 실시간으로 마스크를 쓴 사람 얼굴을 인식하여 신원확인 가능
- 출입기록 데이터로 효율적인 인원관리 가능
- 보안사고 발생 시 즉각적인 대처 가능
- 누구나 쉽게 서비스를 관리할 수 있도록 페이지 구축
- 오픈소스로 이루어진 프로그램으로 서비스 구축 비용 절감
- 기존에 있는 카메라에 소프트웨어를 설치하여 편리하게 서비스 사용가능
- 중요한 기관에 서비스를 적용하여 초계병들의 부담을 낮춰 업무 효율성 증가
팀 역할 분배와 수행에서 팀워크
- Front-end와 Back-end로 역할을 분배하여 효과적으로 개발
- Git-flow를 사용하여 우선순위 높은 작업부터 하나씩 선택하여 작업을 나눠가져 개발
- 문제가 발생했을 때 원활한 의사소통으로 빠르게 해결
접속 가능한 브라우저
- 권장: Google Chrome 버젼 77 이상
다커 엔진 혹은 다커 데스크탑 필요
- 64-bit processor with Second Level Address Translation (SLAT)
- 4GB system RAM
- BIOS-level hardware virtualization support must be enabled in the BIOS settings. For more information, see Virtualization.
STEP 1 불스아이즈 클론하기
$ git clone [email protected]:osamhack2021/AI_WEB_Bullseyes_Bullseyes.git
#Clone From Github
STEP 2 Front 모듈 설치폴더로 이동하기
$ cd AI_WEB_Bullseyes_Bullseyes/AI\(FE\)/web-admin
#Changing directory to web-admin folder"
STEP 3 Front 모듈 설치하기 node.js 설치확인, 미설치시 node js 설치 부탁드립니다.
$ npm install
#Installing libs for Frontend"
STEP 4 모델 설치하기
[Model의 개발자는 https://github.com/SamYuen101234/Masked_Face_Recognition 입니다.]
- 밑 URL 에서 모델을 다운받아주십시오.
- https://drive.google.com/file/d/1DsMV1R5eqwHiVgfujlCa4NSpqmk-ecor/view?usp=sharing 그리고 클론된 AI_WEB_Bullseyes_Bullseyes/AI(BE)/bullseyes 에 넣어주시면 됩니다.
STEP 1 Docker-compose 시작하기
$ docker-compose up
#Create docker compose for Django Backend, React Frontend, Postgre SQL "
# 에러 발생시 Ctrl + C 누르고 다시 docker-compose up 하시면 됩니다!
# DockerCompose 에서 Dependency가 안지켜질때 에러가 납니다.
STEP 2 Chrome 으로 접속하기
Chrome Browser로 https://localhost:3000 접속하기
- Stack 결정 밑 dev plan set
- react_admin
- django
- model decision
- javascript lib faceapi decision
- features decisions
- data visualization plan
- First sample React admin building
- Swagger API spec decision
- Django Postgres react containerized
- Rest API with Swagger API declared
- Design Mockup complete
- Adding Two panels for better Facial Recognition data process
- Rest api’s model implementation with REST API django
- Gitignore file set
- REST API for photo uploads
- REST api modified for better contorls for photo uploads
- Prettier Format Applied
- User Access Users tab intergrated
- Tables on react hooked to REST API
- Package.json set
- Image upload with json rather than direct form
- Filters added on React
- Face Detection with FaceAPI has been intergrated to React
- Sidebar edit has been added for faster edit flow
- Bugs on Edit have been spotted
- Filters would not work because of backeend Filter Intergration
- Face API will be posting the photo once it detects
- Two tables with Face API has been separated to different tabs considering its react admin’s dataprovider only supports one table at one page
- Theme added to improve app bar
- menu appbar design to mock design added.
- List theme added
- Background Color and fonts have been added
- Filters intergrated with REST API
- integrated model and data for image imbeddings from my own source to create backend’s model for recognition with face mask
- Refactor JS codes to delete unnecessary pieces of codes
- Repositories names have been edited
- Database Population script for demo has been added.
- Realtime and Video demo UI have been fixed
This project is licensed under the terms of the MIT license. This software uses https://github.com/SamYuen101234/Masked_Face_Recognition