拯救上班摸鱼的你，全自动人脸识别“老板探测器“

有时上班想放松一下，难免会浏览一些与工作无关的网页。万一老板突然出现，那现场就会变得无比尴尬。

如果你反应够快，可以使用“Alt+Tab”切换屏幕，或者老板键隐藏，但这往往显得欲盖弥彰。

为了避免遇到“突发情况”手忙脚乱，大家机智地想出了千奇百怪的“规避”方式。

比如在文档中看小说，用命令行看新闻等等。

而日本的程序员 Hironsan，则亲自动手编写一个一劳永逸的开源神器 Boss sensor：

用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，一张写满代码的截图则自动覆盖整个屏幕。

换言之，一共分为三步：

1.网络摄像头捕捉实时影像

2.学习模型侦测，识别捕捉的影像

3.发现 Boss 来了，实现屏幕切换

材料清单

整个项目运用了 Keras 深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的人脸。

因此，Boss sensor 所需要的材料就是一个网络摄像头和一台电脑。

摄像头所支持的画质越高越好，这样就能捕抓到更多细节，以便从更远的距离就探测到老板的踪迹。

环境安装及设定

1.在电脑上安装Python及相关套件

2.下载 Boss sensor，目前 Boss Sensor 在 GitHub 上共获得五千多个 Star。

识别老板的脸

接下来就是这个项目中的重头戏——使计算机能够识别老板的脸。

需要以下步骤：

1.收集头像：收集老板和同事各个角度的头像，并分类为【boss】和【safe】，越多样本越好

2.构建机器学习模型：使用 Keras 深度学习框架来建立识别人脸的神经网络

切换屏幕

最后一步，当学习模型识别出老板的脸之后，电脑屏幕将自动切换到代码截图：

效果

如果担心老板从身后过来，那么多装几个摄像头就完事了。

另外，国内的程序员也受此启发，推出了加强版的BossComing，可以通过人脸识别观察老板，然后通过手机推送发送通知 。

Boss sensor 教程详解

下载安装：github地址