openelab.de
openelab.com
Det grundlæggende princip for ansigtssporing
Ansigtssporing er en vigtig gren af computersyn, der primært omfatter teknologier som billedbehandling, maskinlæring og kunstig intelligens. Formålet er at registrere og spore ansigters position og bevægelsesbane i realtidsvideo, så ansigterne efterfølgende kan analyseres og behandles. Denne artikel introducerer de grundlæggende principper for ansigtssporing, implementeringsmetoder og anvendelsesscenarier i det virkelige liv.
De grundlæggende principper for ansigtssporing kan opdeles i tre trin: ansigtsregistrering, trækudtrækning og målsporing.
- Ansigtsregistrering: Ansigtsregistrering indebærer at lokalisere ansigters position og størrelse i en video. Almindelige algoritmer omfatter funktionsbaserede metoder og metoder baseret på deep learning. Funktionsbaserede metoder registrerer ansigter ved hjælp af geometriske træk og teksturoplysninger, mens deep learning-baserede metoder bruger trænede neurale netværk til automatisk at lære og genkende ansigter.
- Trækudtrækning: Efter registrering af et ansigt er det nødvendigt at udtrække ansigtstræk til efterfølgende genkendelse og sporing. Trækudtrækning omfatter typisk udtrækning af oplysninger om ansigtets kontur, hudfarve, tekstur med mere.
- Målsporing: Når ansigtstrækkene er udtrukket, sporer målsporingsalgoritmer ansigtets position og bevægelsesbane i videoen baseret på disse træk. Almindelige algoritmer omfatter filterbaserede metoder og metoder baseret på deep learning. Filterbaserede metoder anvender algoritmer som Kalman-filtre og partikelfiltre til at spore målet, mens deep learning-baserede metoder træner neurale netværk til at forudsige målets bevægelsesbane.
Nødvendige komponenter til at gennemføre dette projekt:
- Raspberry Pi 4B
- To SG90-servomotorer med 180 graders bevægelse
- To-akset servogimbal
- Raspberry Pi CSI-kamera
- Experimentboard
- Han-til-han-jumperledninger
Ledningsdiagram
Hældning: Signalbenet på SG90-servomotoren med 180 graders bevægelse er tilsluttet PWM-udgangsbenet GPIO16 på Raspberry Pi til signalstyring.
Panorering: Signalbenet på SG90-servomotoren med 180 graders rotationsvinkel er tilsluttet PWM-udgangsbenet GPIO19 på Raspberry Pi til signalstyring.
Specifikke trin
Download kaskadeklassifikatoren til ansigtsgenkendelse
Download kaskadeklassifikatoren "haarcascade_frontalface_default.xml" fra følgende adresse: haarcascade_frontalface_default.xml. Placer den efter download i samme mappe som alle de efterfølgende filer.
Eksperimentelle fænomener
Dette system kan bruges i forskellige anvendelsesscenarier såsom sikkerhedsovervågning, intelligente hjem og intelligent transport. Ved at genkende og spore ansigter kan det identificere familiemedlemmer og opnå personlige miljøindstillinger. Systemet kan implementere intelligent overvågning og sikkerhedsfunktioner og give brugerne praktisk menneske-maskine-interaktion samt intelligente kontrolfunktioner.
Hvis du arbejder på et projekt, der bruger et ansigtssporingskontrolsystem, tilbyder vores websted et bredt udvalg af produkter til ansigtssporingskontrolsystemer, og vi kan også fremstille et tilpasset ansigtssporingskontrolsystem baseret på dine krav.
OpenELAB er en alt-i-én-udviklingsplatform for globale AIoT-elektronikentusiaster og et open source-fællesskab for elektronikingeniører. Ud over at levere udviklermoduler online omfatter vores tjenester også tilpasset fremstilling af forskellige elektroniske dele såsom mikrokontakter og batterier samt plast- eller metaldele gennem 3D-printning, sprøjtestøbning, CNC, laserskæring osv.
Ud over Face Tracking Control System tilbyder OpenELAB andre indkøbstjenester for elektroniske komponenter, såsom sensorer, skærme, IoT og mere. OpenELAB har et brugervenligt website, der gør det nemt at finde de komponenter, du har brug for, og vi tilbyder hurtig levering til kunder over hele verden.
Derudover tilbyder OpenELAB Design as a Service (DaaS) til designoptimering, Manufacturing as a Service (MaaS) til produktionsfremstilling, Supply Chain as a Service (SaaS) til support af forsyningskæden og Quality as a Service (QaaS) til kvalitetskontrol af AIoT-produkter, der overgår til masseproduktion, hvilket sikrer en problemfri overgang til den kommercielle produktionsfase.
Vigtigst af alt er OpenELAB dedikeret til at opbygge et globalt open source-fællesskab for AIoT-elektronikudviklere. Gennem OpenELABs åbne fællesskab kan udviklere i AIoT-elektronikrevolutionen samarbejde, styrke hinanden og skabe en kultur præget af gensidig respekt og videndeling, hvilket skaber flere innovative intelligente AIoT-hardwareprodukter til hele verden.
