Sistema de control de seguimiento facial basado en Raspberry Pi y PID
20 May 2024
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El Principio Básico del Seguimiento Facial
El seguimiento facial es una rama importante de la visión por computadora, que involucra principalmente tecnologías como el procesamiento de imágenes, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Su propósito es detectar y rastrear la posición y la trayectoria del movimiento de los rostros en video en tiempo real, lo que permite un mayor análisis y procesamiento de los rostros. Este artículo presentará los principios básicos del seguimiento facial, los métodos de implementación y sus escenarios de aplicación en la vida real.
Los principios básicos del seguimiento de rostros se pueden dividir en tres pasos: detección de rostros, extracción de características y seguimiento de objetivos.
- Detección de rostros: la detección de rostros implica localizar la posición y el tamaño de los rostros en un vídeo. Los algoritmos comunes incluyen métodos basados en características y métodos basados en aprendizaje profundo. Los métodos basados en características detectan rostros utilizando características geométricas e información de textura, mientras que los métodos basados en aprendizaje profundo utilizan redes neuronales entrenadas para aprender y reconocer rostros automáticamente.
- Extracción de características: Después de detectar un rostro, es necesario extraer los rasgos faciales para su posterior reconocimiento y seguimiento. La extracción de características generalmente incluye la extracción de información sobre el contorno facial, el color de la piel, la textura y más.
- Seguimiento de objetivos: una vez que se extraen los rasgos faciales, los algoritmos de seguimiento de objetivos rastrean la posición del rostro y la trayectoria del movimiento en el vídeo en función de estos rasgos. Los algoritmos comunes incluyen métodos basados en filtros y métodos basados en aprendizaje profundo. Los métodos basados en filtros utilizan algoritmos como filtros de Kalman y filtros de partículas para rastrear el objetivo, mientras que los métodos basados en aprendizaje profundo entrenan redes neuronales para predecir la trayectoria de movimiento del objetivo.
Componentes necesarios para implementar este proyecto:
- Raspberry Pi 4B
- Dos servomotores SG90 de 180 grados
- Gimbal servo de dos ejes
- Cámara CSI de Raspberry Pi
- Placa de pruebas
- Cables de puente macho a macho
Diagrama de cableado
Inclinación: el pin de señal del servomotor de 180 grados SG90 está conectado al pin de salida PWM GPIO16 en la Raspberry Pi para el control de la señal.
Pan: el pin de señal del servomotor de 180 grados SG90 está conectado al pin de salida PWM GPIO19 en la Raspberry Pi para el control de la señal.
Pasos Específicos
Descargar el clasificador en cascada para reconocimiento facial
Descargue el clasificador en cascada "haarcascade_frontalface_default.xml" de la siguiente dirección: haarcascade_frontalface_default.xml. Después de la descarga, colóquelo en el mismo directorio que todos los archivos posteriores.
Fenómenos Experimentales
Este sistema se puede utilizar en diversos escenarios de aplicaciones, como monitoreo de seguridad, hogares inteligentes y transporte inteligente. Al reconocer y rastrear rostros, puede identificar a miembros de la familia y lograr configuraciones ambientales personalizadas. El sistema puede implementar funciones inteligentes de monitoreo y seguridad, brindando a los usuarios una conveniente interacción hombre-máquina y funciones de control inteligente.
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