Základní princip sledování obličeje
Sledování obličeje je důležitou oblastí počítačového vidění, která primárně zahrnuje technologie jako zpracování obrazu, strojové učení a umělou inteligenci. Jeho účelem je detekovat a sledovat polohu a trajektorii pohybu obličejů v reálném čase ve videu, což umožňuje další analýzu a zpracování obličejů. Tento článek představí základní principy sledování obličeje, metody implementace a jeho aplikační scénáře v reálném životě.
Základní principy sledování obličeje lze rozdělit do tří kroků: detekce obličeje, extrakce rysů a sledování cíle.
- Detekce obličeje: Detekce obličeje zahrnuje určení polohy a velikosti obličejů ve videu. Běžné algoritmy zahrnují metody založené na rysech a metody založené na hlubokém učení. Metody založené na rysech detekují obličeje pomocí geometrických rysů a texturových informací, zatímco metody založené na hlubokém učení používají trénované neuronové sítě k automatickému učení a rozpoznávání obličejů.
- Extrahování rysů: Po detekci obličeje je nutné extrahovat rysy obličeje pro následné rozpoznávání a sledování. Extrahování rysů obvykle zahrnuje získávání informací o kontuře obličeje, barvě pokožky, textuře a dalších prvcích.
- Sledování cíle: Jakmile jsou extrahovány rysy obličeje, algoritmy sledování cíle sledují polohu obličeje a trajektorii jeho pohybu ve videu na základě těchto rysů. Běžné algoritmy zahrnují metody založené na filtrech a metody založené na hlubokém učení. Metody založené na filtrech používají algoritmy jako Kalmanovy filtry a částicové filtry ke sledování cíle, zatímco metody založené na hlubokém učení trénují neuronové sítě k predikci trajektorie pohybu cíle.
Komponenty potřebné k realizaci tohoto projektu:
- Raspberry Pi 4B
- Dva SG90 servomotory s úhlem 180 stupňů
- Dviosý servogimbal
- Kamera Raspberry Pi CSI
- Prkénko
- Propojovací vodiče samec-samec
Schéma zapojení
Naklonění: Signální pin servomotoru SG90 s úhlem 180 stupňů je připojen k výstupnímu PWM pinu GPIO16 na Raspberry Pi pro řízení signálu.
Pan: Signální pin servomotoru SG90 s úhlem 180 stupňů je připojen k PWM výstupnímu pinu GPIO19 na Raspberry Pi pro řízení signálu.
Konkrétní kroky
Stáhněte si Cascade Classifier pro rozpoznávání obličeje
Stáhněte kaskádový klasifikátor "haarcascade_frontalface_default.xml" z následující adresy: haarcascade_frontalface_default.xml. Po stažení jej umístěte do stejného adresáře jako všechny následující soubory.
Experimentální jevy
Tento systém lze použít v různých aplikačních scénářích, jako je bezpečnostní monitoring, chytré domácnosti a inteligentní doprava. Rozpoznáváním a sledováním obličejů může identifikovat členy rodiny a dosáhnout personalizovaných nastavení prostředí. Systém může realizovat inteligentní monitorování a bezpečnostní funkce, poskytující uživatelům pohodlnou interakci člověk-stroj a inteligentní ovládací prvky.
Pokud pracujete na projektu využívajícím Face Tracking Control System, naše webové stránky nabízejí širokou škálu produktů Face Tracking Control System a také můžeme vyrobit přizpůsobený Face Tracking Control System na základě vašich požadavků.
OpenELAB je jedna komplexní vývojová platforma pro globální nadšence AIoT elektroniky a otevřená komunita pro elektronické inženýry. Kromě poskytování vývojových modulů online naše služby zahrnují také zakázkovou výrobu různých elektronických součástek, jako jsou mikrospínače a baterie, stejně jako plastové nebo kovové díly prostřednictvím 3D tisku, vstřikování, CNC, laserového řezání atd.
Kromě systému Face Tracking Control nabízí OpenELAB také další služby v oblasti získávání elektronických komponent, jako jsou senzory, displeje, IoT a další. OpenELAB má uživatelsky přívětivou webovou stránku, která usnadňuje nalezení potřebných komponent, a nabízíme rychlé doručení zákazníkům po celém světě.
Navíc OpenELAB nabízí Design jako službu (DaaS) pro optimalizaci designu, Výrobu jako službu (MaaS) pro výrobní výrobu, Řetězec dodávek jako službu (SaaS) pro podporu dodavatelského řetězce a Kvalitu jako službu (QaaS) pro kontrolu kvality AIoT produktů přecházejících do hromadné výroby, zajišťující hladký přechod do fáze komerční výroby.
Nejdůležitější je, že OpenELAB je věnován budování globální open-source komunity pro vývojáře AIoT elektroniky. Prostřednictvím otevřené komunity OpenELAB mohou vývojáři v revoluci AIoT elektroniky spolupracovat, posilovat se navzájem a vytvářet kulturu vzájemného respektu a sdílení, čímž vznikají inovativnější AIoT inteligentní hardwarové produkty pro celý svět.
