openelab.de
openelab.com
Kasvojen seurannan perusperiaate
Kasvojen seuranta on tärkeä konenäön osa-alue, johon liittyy ensisijaisesti kuvankäsittelyn, koneoppimisen ja tekoälyn kaltaisia tekniikoita. Sen tarkoituksena on havaita ja seurata kasvojen sijaintia ja liikerataa reaaliaikaisessa videossa, mikä mahdollistaa kasvojen tarkemman analysoinnin ja käsittelyn. Tässä artikkelissa esitellään kasvojen seurannan perusperiaatteet, toteutustavat ja sovelluskohteet tosielämässä.
Kasvojen seurannan perusperiaatteet voidaan jakaa kolmeen vaiheeseen: kasvojen havaitsemiseen, piirteiden poimintaan ja kohteen seurantaan.
- Kasvojen havaitseminen: Kasvojen havaitsemisessa paikannetaan kasvojen sijainti ja koko videossa. Yleisiä algoritmeja ovat piirteisiin perustuvat menetelmät ja syväoppimiseen perustuvat menetelmät. Piirteisiin perustuvat menetelmät havaitsevat kasvot geometrisia piirteitä ja tekstuuritietoja käyttämällä, kun taas syväoppimiseen perustuvat menetelmät käyttävät opetettuja neuroverkkoja kasvojen automaattiseen oppimiseen ja tunnistamiseen.
- Piirteiden poiminta: Kasvojen havaitsemisen jälkeen kasvoista on poimittava piirteet myöhempää tunnistamista ja seurantaa varten. Piirteiden poimintaan kuuluu yleensä tietojen kerääminen kasvojen ääriviivoista, ihonväristä, tekstuurista ja muista ominaisuuksista.
- Kohteen seuranta: Kun kasvonpiirteet on poimittu, kohteenseurant algoritmit seuraavat kasvojen sijaintia ja liikerataa videossa näiden piirteiden perusteella. Yleisiä algoritmeja ovat suodatinpohjaiset menetelmät ja syväoppimiseen perustuvat menetelmät. Suodatinpohjaisissa menetelmissä kohdetta seurataan esimerkiksi Kalmanin suodattimilla ja hiukkassuodattimilla, kun taas syväoppimiseen perustuvissa menetelmissä neuroverkot opetetaan ennustamaan kohteen liikerataa.
Projektin toteuttamiseen tarvittavat komponentit:
- Raspberry Pi 4B
- Kaksi SG90 180 asteen servomoottoria
- Kaksiakselinen servogimbaali
- Raspberry Pi CSI -kamera
- Koekytkentälevy
- Uros–uros-hyppyjohdot
Kytkentäkaavio
Kallistus: SG90 180 asteen servomoottorin signaalinapa on yhdistetty Raspberry Pi:n PWM-lähtöön GPIO16 signaalin ohjausta varten.
Panorointi: SG90 180 asteen servomoottorin signaalinasta liitetään Raspberry Pi -laitteen PWM-lähtönastaan GPIO19 signaalinohjausta varten.
Erityiset vaiheet
Lataa kasvojen kaskadiluokitin tunnistusta varten
Lataa kaskadiluokitin "haarcascade_frontalface_default.xml" seuraavasta osoitteesta: haarcascade_frontalface_default.xml. Aseta se lataamisen jälkeen samaan hakemistoon kaikkien seuraavien tiedostojen kanssa.
Kokeelliset ilmiöt
Tätä järjestelmää voidaan käyttää monenlaisissa sovelluksissa, kuten turvallisuusvalvonnassa, älykodeissa ja älykkäässä liikenteessä. Tunnistamalla ja seuraamalla kasvoja se voi tunnistaa perheenjäsenet ja toteuttaa yksilölliset ympäristöasetukset. Järjestelmä voi toteuttaa älykkäitä valvonta- ja turvallisuustoimintoja sekä tarjota käyttäjille kätevän ihmisen ja koneen välisen vuorovaikutuksen ja älykkään ohjauksen ominaisuuksia.
Jos työskentelet projektin parissa, jossa käytetään kasvojenseurantaohjausjärjestelmää, verkkosivustoltamme löydät laajan valikoiman kasvojenseurantaohjausjärjestelmän tuotteita, ja voimme myös valmistaa tarpeidesi perusteella räätälöidyn kasvojenseurantaohjausjärjestelmän vaatimustesi perusteella.
OpenELAB on kattava kehitysalusta maailmanlaajuisille AIoT-elektroniikan harrastajille ja avoimen lähdekoodin yhteisö elektroniikkainsinööreille. Kehittäjämoduulien tarjoamisen lisäksi palveluihimme kuuluu myös erilaisten elektroniikkaosien, kuten mikrokytkimien ja akkujen, sekä muovi- ja metalliosien räätälöity valmistus esimerkiksi 3D-tulostamalla, ruiskuvalamalla, CNC-koneistuksella, laserleikkauksella ja muilla menetelmillä.
Kasvojen seurannan ohjausjärjestelmän lisäksi OpenELAB tarjoaa muita elektroniikkakomponenttien hankintapalveluja, kuten antureita, näyttöjä, IoT-tuotteita ja muuta. OpenELABilla on helppokäyttöinen verkkosivusto, jolta tarvitsemasi komponentit on helppo löytää, ja tarjoamme nopean toimituksen asiakkaille kaikkialla maailmassa.
Lisäksi OpenELAB tarjoaa suunnittelua palveluna (DaaS) suunnittelun optimointiin, valmistusta palveluna (MaaS) tuotannolliseen valmistukseen, toimitusketjua palveluna (SaaS) toimitusketjun tukemiseen ja laatua palveluna (QaaS) laadunvalvontaan massatuotantoon siirtyville AIoT-tuotteille, mikä varmistaa sujuvan siirtymisen kaupalliseen tuotantovaiheeseen.
Mikä tärkeintä, OpenELAB on omistautunut rakentamaan maailmanlaajuista avoimen lähdekoodin yhteisöä AIoT-elektroniikan kehittäjille. OpenELABin avoimen yhteisön kautta AIoT-elektroniikan vallankumouksen kehittäjät voivat tehdä yhteistyötä, voimaannuttaa toisiaan sekä luoda keskinäisen kunnioituksen ja yhteistyöhön perustuvan jakamisen kulttuurin ja tuottaa maailmalle innovatiivisempia älykkäitä AIoT-laitteistotuotteita.
