影像辨识作为近年最热门的专业技术之一，广泛用于智慧监视器、车电监控、智慧工厂、生物医疗电子等等；其中，人脸辨识是一个很重要的部分，网络上已经有相当多的资源可供下载使用；于是我们使用舵机云台作为镜头旋转的硬件，搭配镜头模块，并结合RaspberryPi作为微控制器，完成一台自制的人脸辨识追踪系统，来看看如何操作吧！
背景技术
Haarcascades
这是「HaarFeature-basedCascadeClassifier」的简写，「Haar-likefeature」为一种判断某特定物体的矩阵，将待测图片经由该矩阵运算后，产生该图片的特征值矩阵。
「CascadeClassifier」是级联分类器，将数个分类器Classifier依某种关系排列，如果该图片的特征值矩阵通过阶层式分类器的检验，即可判断该待测图片为某特定物体。总而言之，将照片经由Haar转换后的特征矩阵，如果通过辨识度由低到高排列的级联分类器的筛选，即可认定为人像。
硬件组装
舵机云台由两个伺服马达及一个组合式云台构成，能够同时进行左右及前后运动，使用材料如下：
1.组合式舵云机台
2.SG90伺服马达x2
舵机云台组合完成的样子：
接将相机镜头模块固定在舵机云台的卡榫处，硬件就组装完成了。
连接RaspberryPi
舵机云台的上下转动马达(Pan)与左右转动马达(Tilt)，需要使用RaspberryPi的PWM脚位(pin7、11)，但RaspberryPi的5V脚位最多只能接16mA，因此需要另外使用RaspberryPi的USBPort，并联提供电流，才能推动伺服马达。
除此之外，需要在RaspberryPi上安装PIR与LED模块，PIR用于侦测外界的动静，当有人时才开启舵机云台进行搜寻；LED则作为指示器，当舵机云台发现脸孔并锁定时，发出亮光作为提示；并在相机扁平电缆插入RaspberryPi的相机连结埠(CSI)。
CSI位于HDMI与Audio之间
软件安装
于RaspberryPi安装OpenCV
安装步骤可参考以下链接，
