門禁系統的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Flag’s 旗標創客.自造者工作坊 用 Python 蓋出物聯網智慧屋

為了解決門禁系統的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　物聯網IoT這幾年來快速發展，已蔚為一股勢不可擋的風潮，從物流、交通、軍事、農業到醫療、建築，各個產業都爭相引入這項技術，並且都帶來了革命性的創新，但這些領域都與我們有些距離，你是否想過當這項技術進入尋常百姓家會迸出甚麼新火花呢。 　　本套件就會帶你透過10個電子零件，加上雷射切割外殼，製作出一間擁有各種智慧家電的房屋，並與雲端平台整合出多種應用，手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助等智慧功能應有盡有，開放式的設計讓你能一眼看清楚所有家電的擺設，方便學習電子元件的工作原理以及線路

配置，旗標科技精心設計的雷切外殼，讓智慧屋不插電時也依然是可愛的擺飾，當然你也可以在外殼上進行彩繪，使它成為屬於你獨一無二的智慧屋。 本書特色 　　● 組裝雷切物聯網智慧展示屋 [DIY] 　　● 貼近日常生活應用的18個實驗 [CODE] 　　● 手機APP控制介面客製化設計[ART] 　　● 【應用主題】：手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助 　　組裝產品料件: 　　D1 mini x 1 片 　　Micro-USB 傳輸線 x 1 條 　　雷切外殼零件版 x 1 片 　　400孔小麵包板 x

1 個 　　光敏模組 x 1 個 　　雷射模組 x 1 個 　　按鈕開關 x 1 個 　　伺服馬達(SG90) x 1 顆 　　無源蜂鳴器 x 1 顆 　　燈珠模組 x 1 顆 　　磁簧開關 x 1 顆 　　散熱風扇 x 1 顆 　　聲音傳感模組 x 1 顆 　　溫溼度模組(DHT11) x 1 個 　　環形磁鐵 x 1 顆 　　電晶體(TIP120) x 1 個 　　公母杜邦線(10cm) x 30 條 　　公母杜邦線(20cm) x 20 條 　　M6螺帽 x 1 顆 　　M3螺絲(10mm) x 6 顆 　　M3螺帽 x 6 顆 　　M2螺絲(10mm) x 5 顆 　　M2螺絲(15m

m) x 5 顆 　　M2螺帽 x 10 顆 　　電阻(220歐姆) x 5 　　排針 x 20

門禁系統進入發燒排行的影片

裝修機電材料供應商評選分析與研究

為了解決門禁系統的問題，作者鄭興起 這樣論述：

舉凡所有的商業行為都會形成一條產業鏈，產業鏈中的供應商和客戶是最接近企業的，其中下游商扮演著讓企業獲利的渠道，而供應商卻是企業的生產成本，一家企業要獲利最常見的就是「開源節流」，開源是指增加客戶，節流是指減少供應商的成本，如此才能達到「開源節流」的目的。本研究是以G公司為例，探討G公司對於供應商評選的辦法，透過對於G公司所面對的情況，探討G公司在選擇供應商時可能的考慮因素，並利用PEST進行外部環境分析，波特五力進行內部分析，SWOT整合，九宮格限縮的形式，最終在回歸傳統的五大構面來統整供應商所需要具備的特點。期望本研究的結果能夠提供給相關企業在供應商的評選上作為參考。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決門禁系統的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

臉部辨識技術應用於門禁及廠務管理之研究

為了解決門禁系統的問題，作者費聿謙 這樣論述：

誌 謝 i摘　要 iiAbstract iii目 錄 iv表索引 vi圖索引 vii第1章 前言 11.1 研究背景與動機 11.2 研究方法與目的 31.3 研究流程 31.4 研究架構 7第2章 文獻探討 82.1 生物特徵辨識技術 82.1.1 生物特徵辨識技術的特點 82.1.2 生物特徵辨識技術的種類 92.2 人臉辨識技術 102.2.1 人臉辨識的辨識流程 112.2.2 人臉身份辨識的辨識步驟 122.3 自適應增強 142.4 類神經網路 152.4.1 類神經網路的基本架構 162.4.1.1

類神經網路之處理單元 162.4.1.2 類神經網路之層 182.4.1.3 類神經網路之網路 20第3章 研究方法 213.1 PYTHON 233.2 PYTHON IDE 253.3 ADABOOST演算法流程 263.4 類神經網路演算法流程 303.5 資料庫 32第4章 實驗流程 344.1 實驗環境 344.2 影像資料來源 344.3 環境建置 364.3.1 ANACONDA軟體安裝 364.3.2 PYTHON程式安裝 494.3.3 JUPYTER程式 544.3.4 MYSQL資料庫安裝 58第5章 實

驗結果 685.1 人臉偵測 685.1.1 即時影像之人臉偵測 685.1.2 照片影像之人臉偵測 715.2 人臉之特徵點擷取 735.3 即時人臉身份辨識 76第6章 結論 80參考文獻 81