Système de contrôle de suivi du visage basé sur Raspberry Pi et PID
20 May 2024
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Le principe de base du suivi facial
Le suivi du visage est une branche importante de la vision par ordinateur, impliquant principalement des technologies telles que le traitement d'images, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Son objectif est de détecter et de suivre la position et la trajectoire des visages dans une vidéo en temps réel, permettant une analyse et un traitement plus approfondis des visages. Cet article présentera les principes de base du suivi du visage, les méthodes de mise en œuvre et ses scénarios d'application dans la vie réelle.
Les principes de base du suivi des visages peuvent être divisés en trois étapes : la détection des visages, l’extraction des caractéristiques et le suivi des cibles.
- Détection des visages : la détection des visages consiste à localiser la position et la taille des visages dans une vidéo. Les algorithmes courants incluent des méthodes basées sur les fonctionnalités et des méthodes basées sur l'apprentissage en profondeur. Les méthodes basées sur les caractéristiques détectent les visages à l'aide de caractéristiques géométriques et d'informations de texture, tandis que les méthodes basées sur l'apprentissage en profondeur utilisent des réseaux neuronaux entraînés pour apprendre et reconnaître automatiquement les visages.
- Extraction de caractéristiques : après avoir détecté un visage, il est nécessaire d'extraire les caractéristiques du visage pour une reconnaissance et un suivi ultérieurs. L'extraction de caractéristiques comprend généralement l'extraction d'informations sur le contour du visage, la couleur de la peau, la texture, etc.
- Suivi de cible : une fois les traits du visage extraits, les algorithmes de suivi de cible suivent la position du visage et la trajectoire de mouvement dans la vidéo en fonction de ces caractéristiques. Les algorithmes courants incluent des méthodes basées sur des filtres et des méthodes basées sur l'apprentissage en profondeur. Les méthodes basées sur des filtres utilisent des algorithmes tels que les filtres de Kalman et les filtres à particules pour suivre la cible, tandis que les méthodes basées sur l'apprentissage profond entraînent les réseaux neuronaux à prédire la trajectoire de mouvement de la cible.
Composants requis pour mettre en œuvre ce projet :
- Raspberry Pi 4B
- Deux servomoteurs SG90 à 180 degrés
- Gimbal servo à deux axes
- Caméra CSI Raspberry Pi
- plaque d'essai
- Câbles de connexion mâle à mâle
Schéma de câblage
Inclinaison : la broche de signal du servomoteur SG90 à 180 degrés est connectée à la broche de sortie PWM GPIO16 du Raspberry Pi pour le contrôle du signal.
Pan : la broche de signal du servomoteur SG90 à 180 degrés est connectée à la broche de sortie PWM GPIO19 du Raspberry Pi pour le contrôle du signal.
Étapes spécifiques
Téléchargez le classificateur Cascade pour la reconnaissance faciale
Téléchargez le classificateur en cascade « haarcascade_frontalface_default.xml » à partir de l'adresse suivante : haarcascade_frontalface_default.xml. Après le téléchargement, placez-le dans le même répertoire que tous les fichiers suivants.
Phénomènes expérimentaux
Ce système peut être utilisé dans divers scénarios d'application tels que la surveillance de la sécurité, les maisons intelligentes et les transports intelligents. En reconnaissant et en suivant les visages, il peut identifier les membres de la famille et créer des paramètres d'environnement personnalisés. Le système peut mettre en œuvre des fonctions intelligentes de surveillance et de sécurité, offrant aux utilisateurs une interaction homme-machine pratique et des fonctionnalités de contrôle intelligentes.
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