硬件需求清单
Raspberry Pi 3 Model B（已通过验证）
兼容Linux操作系统的摄像头模块（支持Windows的摄像头需额外脚本调整）
Raspberry Pi官方专用摄像头组件（可作为备选方案）
项目背景介绍
本项目基于AWS Rekognition服务与Pi-Timolo框架，实现树莓派人脸识别功能。通过运动检测触发图像捕捉，并结合云端分析技术，构建高效安防解决方案。
系统功能描述
Pi-detector与Pi-Timolo协同运作，利用AWS Rekognition对运动触发生成的图像进行人脸特征匹配分析。当前版本将识别结果实时记录至事件日志文件，用户可通过简单代码修改扩展功能，例如发送实时通知或实现门禁权限管理。安装脚本自动配置/etc/rc.local启动项，确保系统开机即运行。
基础配置要求
Raspberry Pi设备（建议采用3B+或更高版本）
Picamera驱动程序（必需组件）
AWS Rekognition服务（免费版本每月提供5000次API调用额度）
该系统脚本具备高度可扩展性，可监控任意指定目录的图像文件。例如，若用户通过其他摄像头设备捕获静态图像并存储至本地磁盘，仅需调整图像路径参数即可对新照片执行人脸识别流程。
AWS Rekognition配置指南
在安装前需预先配置AWS服务环境。推荐使用AWS免费层级服务，其每月5000次API调用完全满足项目需求。登录AWS控制台创建新IAM用户，并授予Rekognition全管理权限。
用户组权限视图
复制aws_access_key_id和aws_access_key_secret密钥信息（在IAM用户页面的"安全凭证"选项卡生成新密钥）。首次使用时需执行密钥生成操作，安装脚本将调用这些凭证信息。
https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/setting-up.html
配置用户权限后，需将服务区域设置为us-east-1（当前支持Rekognition服务的少数区域之一）。区域修改路径：访问EC2或Rekognition服务控制台，定位页面右上角区域切换选项。
系统安装步骤
https://www.raspberrypi.com/software/
使用Raspbian Jessie系统初始化树莓派设备，启用SSH远程连接（或通过显示器直连，默认用户名pi，密码raspberry）。通过nmap扫描定位设备IP地址：
nmap -sn 192.168.1.0/24执行SSH连接命令（替换实际IP地址）：
ssh pi@192.168.1120克隆项目仓库并执行安装：
git clone https://github.com/af001/pi-detector.git
cd pi-detector/scripts
sudo chmod +x install.sh
sudo ./install.sh安装过程将提示输入AWS凭证信息，包括密钥ID、访问密钥及区域设置（需与AWS控制台配置保持一致）。区域参数务必设置为us-east-1，示例输出如下：
操作使用指南
首先在AWS Rekognition创建新集合（例如命名为"home"）：
cd pi-detector/scripts
python add_collection.py -n 'home'将人脸图像添加至pi-detector/faces目录（样本数量影响识别精度，建议包含不同光线与角度的照片）：
cd pi-detector/faces
python ../scripts/add_image.py -i 'image.jpg' -c 'home' -l 'Tom'推荐使用专用脚本拍摄10秒延迟自拍照片（自动保存至faces目录）：
cd pi-detector/scripts
python take_selfie.py完成上述步骤后重命名文件并执行添加命令。系统自动生成collections.txt和faces.txt参考文件，便于后续管理操作。设备连接Wi-Fi后部署至监控区域，系统将自动运行并记录日志：
ssh连接后检查event.log目录删除集合中人脸数据：
cd pi-detector/scripts
python del_faces.py -i '000-000-000-000' -c 'home'测试静态图像匹配度（显示相似度与置信度）：
cd pi-detector/scripts
python facematch.py删除整个集合：
cd pi-detector/scripts
python del_collections.py -c 'home'附加示例照片
