Kasvojenseurannan perusperiaate
Kasvojenseuranta on tärkeä osa tietokonenäköä, joka sisältää pääasiassa teknologioita kuten kuvankäsittely, koneoppiminen ja tekoäly. Sen tarkoituksena on havaita ja seurata kasvojen sijaintia ja liikerataa reaaliaikaisessa videossa, mahdollistaen kasvojen jatkoanalyysin ja käsittelyn. Tässä artikkelissa esitellään kasvojenseurannan perusperiaatteet, toteutusmenetelmät ja sen sovellusmahdollisuudet käytännön elämässä.
Kasvojenseurannan perusperiaatteet voidaan jakaa kolmeen vaiheeseen: kasvojentunnistus, piirteiden poiminta ja kohteen seuranta.
- Kasvojentunnistus: Kasvojentunnistus tarkoittaa kasvojen sijainnin ja koon paikantamista videossa. Yleisiä algoritmeja ovat piirteisiin perustuvat menetelmät ja syväoppimiseen perustuvat menetelmät. Piirteisiin perustuvat menetelmät tunnistavat kasvot geometristen piirteiden ja tekstuuritiedon avulla, kun taas syväoppimiseen perustuvat menetelmät käyttävät koulutettuja neuroverkkoja kasvojen automaattiseen oppimiseen ja tunnistamiseen.
- Piirteen poiminta: Kasvojen havaitsemisen jälkeen on tarpeen poimia kasvonpiirteet myöhempää tunnistusta ja seurantaa varten. Piirteen poimintaan kuuluu tyypillisesti kasvon ääriviivojen, ihon värin, tekstuurin ja muun tiedon poiminta.
- Kohteen seuranta: Kun kasvonpiirteet on eroteltu, kohteen seurantaan tarkoitetut algoritmit seuraavat kasvon sijaintia ja liikerataa videossa näiden piirteiden perusteella. Yleisiä algoritmeja ovat suodattimiin perustuvat menetelmät ja syväoppimiseen perustuvat menetelmät. Suodattimiin perustuvat menetelmät käyttävät esimerkiksi Kalman-suodattimia ja partikkelisuodattimia kohteen seuraamiseen, kun taas syväoppimiseen perustuvat menetelmät kouluttavat neuroverkkoja ennustamaan kohteen liikerataa.
Tämän projektin toteuttamiseen tarvittavat osat:
- Raspberry Pi 4B
- Kaksi SG90 180 asteen servomoottoria
- Kaksisuuntainen servogimbaali
- Raspberry Pi CSI -kamera
- Leipälauta
- Uros-uros hyppylangat
Kytkentäkaavio
Tilt: SG90 180 asteen servomoottorin signaalinasta on kytketty Raspberry Pin PWM-lähtönastaan GPIO16 signaaliohjausta varten.
Pan: SG90 180 asteen servomoottorin signaalinasta on kytketty Raspberry Pin PWM-lähtönastaan GPIO19 signaaliohjausta varten.
Tarkemmat vaiheet
Lataa kasvoluokitin kasvojentunnistukseen
Lataa kasvoluokitin "haarcascade_frontalface_default.xml" seuraavasta osoitteesta: haarcascade_frontalface_default.xml. Latauksen jälkeen sijoita se samaan hakemistoon kaikkien seuraavien tiedostojen kanssa.
Kokeelliset ilmiöt
Tätä järjestelmää voidaan käyttää erilaisissa sovellustilanteissa, kuten turvallisuusvalvonnassa, älykodeissa ja älykkäässä liikenteessä. Kasvojen tunnistamisen ja seuraamisen avulla se voi tunnistaa perheenjäsenet ja saavuttaa henkilökohtaiset ympäristöasetukset. Järjestelmä voi toteuttaa älykkään valvonnan ja turvallisuustoimintoja, tarjoten käyttäjille kätevän ihmisen ja koneen vuorovaikutuksen sekä älykkäät ohjausominaisuudet.
Jos työskentelet projektin parissa, jossa käytetään Face Tracking Control Systemiä, verkkosivustomme tarjoaa laajan valikoiman Face Tracking Control System -tuotteita, ja voimme myös valmistaa räätälöidyn Face Tracking Control Systemin vaatimustesi mukaan.
OpenELAB on täyden palvelun kehitysalusta maailmanlaajuisille AIoT-elektroniikan harrastajille ja avoimen lähdekoodin yhteisö elektroniikkainsinööreille. Verkkopalvelumme lisäksi tarjoamme myös räätälöityä valmistusta erilaisille elektronisille osille, kuten mikrokytkimille ja paristoille, sekä muovi- tai metalliosille 3D-tulostuksen, ruiskuvalun, CNC-työstön, laserleikkauksen ym. avulla.
Face Tracking Control Systemin lisäksi OpenELAB tarjoaa muita elektronisten komponenttien hankintapalveluja, kuten antureita, näyttöjä, IoT ja lisää. OpenELABilla on käyttäjäystävällinen verkkosivusto, joka helpottaa tarvitsemasi komponenttien löytämistä, ja tarjoamme nopean toimituksen asiakkaille ympäri maailmaa.
Lisäksi OpenELAB tarjoaa Design as a Service (DaaS) suunnittelun optimointiin, Manufacturing as a Service (MaaS) tuotantoon, Supply Chain as a Service (SaaS) toimitusketjun tukemiseen ja Quality as a Service (QaaS) laadunvalvontaan AIoT-tuotteiden siirtyessä massatuotantoon, varmistaen sujuvan siirtymisen kaupalliseen tuotantovaiheeseen.
Ennen kaikkea OpenELAB on omistautunut rakentamaan globaalia avoimen lähdekoodin yhteisöä AIoT-elektroniikan kehittäjille. OpenELABin avoimen yhteisön kautta AIoT-elektroniikan vallankumouksen kehittäjät voivat tehdä yhteistyötä, vahvistaa toisiaan ja luoda kulttuurin, joka perustuu keskinäiseen kunnioitukseen ja yhteiseen jakamiseen, tuottaen maailmalle innovatiivisempia AIoT-älylaitteita.
