Gesichtsverfolgungs-Steuerungssystem basierend auf Raspberry Pi und PID
20 May 2024
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Das Grundprinzip der Gesichtserkennung
Face Tracking ist ein wichtiger Zweig der Computer Vision, der vor allem Technologien wie Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz umfasst. Sein Zweck besteht darin, die Position und Bewegungsbahn von Gesichtern in Echtzeitvideos zu erkennen und zu verfolgen, um eine weitere Analyse und Verarbeitung der Gesichter zu ermöglichen. In diesem Artikel werden die Grundprinzipien der Gesichtsverfolgung, Implementierungsmethoden und ihre Anwendungsszenarien im wirklichen Leben vorgestellt.
Die Grundprinzipien der Gesichtsverfolgung lassen sich in drei Schritte unterteilen: Gesichtserkennung, Merkmalsextraktion und Zielverfolgung.
- Gesichtserkennung: Bei der Gesichtserkennung geht es darum, die Position und Größe von Gesichtern in einem Video zu lokalisieren. Zu den gängigen Algorithmen gehören merkmalsbasierte Methoden und Deep-Learning-basierte Methoden. Merkmalsbasierte Methoden erkennen Gesichter anhand geometrischer Merkmale und Texturinformationen, während Deep-Learning-basierte Methoden trainierte neuronale Netze verwenden, um Gesichter automatisch zu lernen und zu erkennen.
- Merkmalsextraktion: Nach der Erkennung eines Gesichts müssen Gesichtsmerkmale für die anschließende Erkennung und Verfolgung extrahiert werden. Die Merkmalsextraktion umfasst typischerweise das Extrahieren von Informationen über die Gesichtskontur, die Hautfarbe, die Textur und mehr.
- Zielverfolgung: Sobald die Gesichtsmerkmale extrahiert wurden, verfolgen Zielverfolgungsalgorithmen anhand dieser Merkmale die Position und Bewegungsbahn des Gesichts im Video. Zu den gängigen Algorithmen gehören filterbasierte Methoden und Deep-Learning-basierte Methoden. Filterbasierte Methoden verwenden Algorithmen wie Kalman-Filter und Partikelfilter, um das Ziel zu verfolgen, während Deep-Learning-basierte Methoden neuronale Netze trainieren, um die Bewegungsbahn des Ziels vorherzusagen.
Erforderliche Komponenten zur Umsetzung dieses Projekts:
- Raspberry Pi 4B
- Zwei SG90 180-Grad Servomotoren
- Zwei-Achsen-Servo-Gimbal
- Raspberry Pi CSI-Kamera
- Breadboard
- Männlich-zu-männlich Jumperdrähte
Schaltplan
Neigung: Der Signalpin des SG90 180-Grad-Servomotors ist zur Signalsteuerung mit dem PWM-Ausgangspin GPIO16 am Raspberry Pi verbunden.
Schwenken: Der Signalpin des SG90 180-Grad-Servomotors ist zur Signalsteuerung mit dem PWM-Ausgangspin GPIO19 am Raspberry Pi verbunden.
Spezifische Schritte
Laden Sie den Cascade Classifier für die Gesichtserkennung herunter
Laden Sie den Kaskadenklassifikator „haarcascade_frontalface_default.xml“ von der folgenden Adresse herunter: haarcascade_frontalface_default.xml. Platzieren Sie es nach dem Herunterladen im selben Verzeichnis wie alle nachfolgenden Dateien.
Experimentelle Phänomene
Dieses System kann in verschiedenen Anwendungsszenarien wie Sicherheitsüberwachung, Smart Homes und intelligentem Transport eingesetzt werden. Durch die Erkennung und Verfolgung von Gesichtern können Familienmitglieder identifiziert und personalisierte Umgebungseinstellungen vorgenommen werden. Das System kann intelligente Überwachungs- und Sicherheitsfunktionen implementieren und Benutzern eine komfortable Mensch-Maschine-Interaktion und intelligente Steuerungsfunktionen bieten.
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