Il nostro progetto illustra l'importanza dell'automazione nel mondo attuale utilizzando il concetto di riconoscimento facciale. Come tutti sappiamo, il volto di una persona gioca un ruolo importante per stabilire la sua identità. Questo progetto consiste in moduli di algoritmi OpenCV eseguiti in Python. Questo sforzo fa anche sperare in una maggiore improvvisazione e in un nuovo modo di pensare alla luce degli imminenti progressi dell'hardware e della tecnologia. Il modello ha un tasso di accuratezza del 99,38% e offre una semplice utility a riga di comando per il riconoscimento dei volti. Questo strumento è superiore agli algoritmi generici perché richiede solo un'immagine con cui lavorare e non richiede la conversione in scala di grigi. Gli algoritmi Haar cascade, LBPH e Eigenface richiedono migliaia di campioni per determinare la distanza tra i punti e i pixel di un'immagine. La funzionalità di posta elettronica integrata di Raspberry Pi viene utilizzata per utilizzare l'IOT. Siamo aiutati in questo tramite il protocollo SMT. Il progetto potrebbe essere ampliato in futuro per aumentare l'accuratezza e la velocità del modello.