Det grundlæggende princip for ansigtssporing
Ansigtssporing er en vigtig gren af computer vision, der primært involverer teknologier som billedbehandling, maskinlæring og kunstig intelligens. Formålet er at opdage og spore positionen og bevægelsesbanen for ansigter i realtidsvideo, hvilket muliggør yderligere analyse og behandling af ansigterne. Denne artikel vil introducere de grundlæggende principper for ansigtssporing, implementeringsmetoder og dets anvendelsesscenarier i det virkelige liv.
De grundlæggende principper for ansigtssporing kan opdeles i tre trin: ansigtsgenkendelse, funktionsudtrækning og målsøgning.
- Ansigtsgenkendelse: Ansigtsgenkendelse indebærer at lokalisere positionen og størrelsen af ansigter i en video. Almindelige algoritmer inkluderer funktionsbaserede metoder og dybdelæringsbaserede metoder. Funktionsbaserede metoder registrerer ansigter ved hjælp af geometriske træk og teksturinformation, mens dybdelæringsbaserede metoder bruger trænede neurale netværk til automatisk at lære og genkende ansigter.
- Trækudtrækning: Efter at have detekteret et ansigt er det nødvendigt at udtrække ansigtstræk til efterfølgende genkendelse og sporing. Trækudtrækning inkluderer typisk udtrækning af information om ansigtskontur, hudfarve, tekstur og mere.
- Målsporing: Når ansigtstræk er udtrukket, sporer målsporingsalgoritmer ansigtets position og bevægelsesbane i videoen baseret på disse træk. Almindelige algoritmer inkluderer filterbaserede metoder og dybdelæringsbaserede metoder. Filterbaserede metoder bruger algoritmer som Kalman-filtre og partikel-filtre til at spore målet, mens dybdelæringsbaserede metoder træner neurale netværk til at forudsige målets bevægelsesbane.
Komponenter nødvendige for at gennemføre dette projekt:
- Raspberry Pi 4B
- To SG90 180-graders servomotorer
- To-aksers servo-gimbal
- Raspberry Pi CSI-kamera
- Breadboard
- Han-til-han jumperledninger
Ledningsdiagram
Tilt: Signalpinden på SG90 180-graders servomotoren er forbundet til PWM-udgangspinden GPIO16 på Raspberry Pi til signalstyring.
Pan: Signalpinden på SG90 180-graders servomotoren er forbundet til PWM-udgangspinden GPIO19 på Raspberry Pi til signalstyring.
Specifikke trin
Download Cascade-klassifikatoren til ansigts genkendelse
Download cascade-klassifikatoren "haarcascade_frontalface_default.xml" fra følgende adresse: haarcascade_frontalface_default.xml. Efter download placeres den i samme mappe som alle de efterfølgende filer.
Eksperimentelle fænomener
Dette system kan bruges i forskellige anvendelsesscenarier såsom sikkerhedsovervågning, smarte 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, hvilket giver brugerne bekvem menneske-maskine-interaktion og intelligente kontrolfunktioner.
Hvis du arbejder på et projekt med Face Tracking Control System, tilbyder vores hjemmeside et bredt udvalg af Face Tracking Control System-produkter, og vi kan også producere tilpassede Face Tracking Control System baseret på dine krav.
OpenELAB er en alt-i-en udviklingsplatform for globale AIoT elektronikentusiaster og et open source-fællesskab for elektronikingeniører. Udover at tilbyde udviklermoduler online inkluderer vores tjenester også tilpasset produktion af forskellige elektroniske dele såsom mikrokontakter og batterier samt plast- eller metaldele gennem 3D-print, sprøjtestøbning, CNC, laserskæring osv.
Ud over Face Tracking Control System tilbyder OpenELAB andre tjenester til sourcing af elektroniske komponenter såsom sensorer, displays, IoT og mere. OpenELAB har en brugervenlig hjemmeside, der gør det nemt at finde de komponenter, du har brug for, og vi tilbyder hurtig levering til kunder over hele verden.
Desuden tilbyder OpenELAB Design som en Service (DaaS) til designoptimering, Produktion som en Service (MaaS) til produktionsfremstilling, Forsyningskæde som en Service (SaaS) til forsyningskædestøtte, og Kvalitet som en Service (QaaS) til kvalitetskontrol af AIoT-produkter, der går over i masseproduktion, hvilket sikrer en glidende overgang til den kommercielle produktionsfase.
Frem for alt er OpenELAB dedikeret til at opbygge et globalt open source-fællesskab for AIoT-elektronikudviklere. Gennem OpenELABs åbne fællesskab kan udviklere i AIoT-elektronikkens revolution samarbejde, styrke hinanden og skabe en kultur af gensidig respekt og samarbejdende deling, hvilket skaber flere innovative AIoT-intelligente hardwareprodukter til verden.
