沈慧宇
建國科技大學資訊與網路通訊系副教授
Email：wyshen@ctu.edu.tw
陳永欽
亞洲大學資訊工程學系研究所教授
Email：ycchenster@gmail.com
張晉銜
亞洲大學資訊工程學系研究所研究生
Email：107121007@gm.asia.edu.tw
摘要
本研究建置一個 AIoT(AI & IoT)系統平台，並運用IoT 技術將樹莓派(Raspberry Pi)結合RFID、LCD 與人臉辨識技術的方式收集學生證資料與學生人辨識結果，其中MQTT 負責傳送學生證資料與學生人臉辨識結果至後端之雲端大數據(Big Data)伺服器。後端所使用大數據平台技術包括利用Apache Kafka 進行資料暫存，並運用發佈/訂閱功能將學生人臉照片發佈至Apache Hadoop HDFS儲存，同時學生證資料與辨識結果則發佈至MongoDB 儲存，若辨識結果低於預期則觸發轉移學習(Transfer Learning)以重新訓練(Retraining)人工智慧模型。
透過以上技術所設計的學生人臉辨識模型訓練機制，本篇論文依據學生人臉辨識結果判斷三種不同的資料處理流程。首先，若辨識結果高於重新訓練的預設值時，則只需進行儲存相關點名記錄；其次，若辨識結果介於預設值與最低下限值時，則後端系統需將人工智慧模型進行重新訓練並將訓練好的模型更新到前端樹莓派；最後，若辨識結果低於最低下限值，則後端系統將發送一則Email 至教室管理人員信箱，以預警通告RFID 數據可能與人臉辨識結果不一致，並以此方式達到辨識自動化之效果。
關鍵字：Apache Hadoop、Apache Kafka、Apache NiFi、MongoDB、轉移學習