提及人臉辨識，很多人會以為是高深的學問。隨著時間過去，人臉辨識已不再是科學研究或深奧知識。以今次的示範為例，成本低至五百港幣，而且原理及製作均不複雜，整項製作可簡化至只需 1 分鐘就能完成訓練模型，小記相信初中或以上的學生均能理解和執行。
人臉辨識可應用在很多方面，較為大家熟悉的應該是 iPhone 上的 FaceID ，即電話智能解鎖。此外，早前《 PCM 》就曾介紹有廠商提供人臉辨識的家居防盜系統，無論使用、操作均親民，且辨識率高。當 AI 已能落地平民化的應用，也陸續出現可對應的教學方案。今次邀請 Mickey 實作及示範人臉辨識功能，他最終期望此程式能結合 IoT 製作人臉辨識保安鎖，但限於篇幅及測試製作時間，先分享「快速製作人臉辨識」的部份。
硬件準備
與過往 Maker 概念類似，準備方向分為硬件及軟件。硬件方面，今次使用的是 Raspberry Pi 4 Model B 4GB 版本、 AVerMedia PW313 USB 網路攝影機，以及操作 Raspberry Pi 的鍵盤、滑鼠及熒幕，由於鍵盤、滑鼠及熒幕均是標準設備，就不作詳細介紹。
Raspberry Pi
Raspberry Pi 沒有太高要求， 1GB 內存版本也能勝任，但建議使用 Raspberry Pi 3 或以上，售價約 300 元。作業系統升級至最新版本較佳，可避免不必要的錯誤，這次示範所使用的是 Raspbian Buster 版本。
攝錄設備
此人臉辨識方案的攝錄設備，可支援三個類別，分別是同廠 Raspberry Pi Camera 模組、 USB Web Cam 和 IP Cam 。
Raspberry Pi Camera 模組
Raspberry Pi Camera Module 售價低廉，約 200 多元，加上是原裝鏡頭，支援度最高，效能也最佳。若使用原裝鏡頭，每秒能進行辨識 30 次人臉辨識，於相片辨識時沒有任何延緩情況。但缺點是鏡頭線長度短，令使用時有所限制（編按：可另購延長排線）。
USB Web Cam
本文所示範的是 AVerMedia PW313 ，優點是效能上接近原廠鏡頭模組。無論是 Raspberry Pi Camera 模組和 USB Web Cam ，就算辨識程式是單線程仍能暢順運作。不過使用 Web Cam 有機會遇上兼容性問題，需要透過自行編譯 OpenCV 來解決，大家有興趣可自行測試。
IP Cam
IP Cam 的優點是可以透過網絡傳送影像，位置不受線長限制，方便安裝。大多數 IP Cam 都是以 RTSP 協定來傳送影像，亦有手機程式可以將手機當作 IP Cam ，不過要注意的是由於存取資源較多，容易做成硬件過熱，解決方法是開發程式時要作多線程（ multithreading ）處理。
次號預告
「 1 分鐘製人臉辨識」第二部將會為大家介紹這次人臉辨識習作所需要的軟件，和多線程的原理。
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