最小構成で何が必要ですか？

Raspberry Pi 5、接続したカメラ、Python の face_recognition ライブラリ、記録先の CSV です。導入が楽で、まず動かすまでが速い構成です。記録は後から DB に移せるので、最初は CSV で十分始められます。

なぜ Pi 5 を選んだのですか？

顔認識はそれなりに処理が重いためです。小型ながらパワーがあり、常時稼働の端末として置いておけます。

解像度やモデルの選択、顔の特徴量を事前にエンコードして持っておく方法などで詰められる余地があります。ただし、デモが動くことと実運用の速さは別問題として最初から意識しておくほうが安全です。

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最小構成で組みました。

Pi 5 を選んだのは、顔認識はそれなりに処理が重いからです。小型ながらパワーがあり、常時稼働の端末として置いておけます。

記録を CSV にしたのは、まず手元で完結させるためです。後から DB に移せるので、最初から作り込む必要はありません。

動きました。そのうえで、正直に一番の課題を書きます。

1人の認証に約15秒かかりました。

数人なら問題ありませんが、人数が増えると行列になります。速度が実用の分かれ目でした。

認識処理の軽量化（解像度、モデルの選択、特徴量を事前にエンコードして持つ方法など）で詰められる余地はあるはずで、そこが次の課題です。

作ってみて見えたのは、難所が「できるか」ではなく「速いか」にあったことでした。

顔認証そのものは、ライブラリを入れれば動きます。技術的な達成感はそこで得られます。ただ実際に使う場面では、1人15秒という数字だけで採否が決まる。

自作の学びとして大きかったのは、認証の仕組みよりこの距離のほうでした。動かすところまでは既存のライブラリが運んでくれるぶん、その先の要件を最初に決めておかないと、動いた時点で完成したつもりになります。