Face Tracking-besturingssysteem gebaseerd op Raspberry Pi en PID
20 May 2024
0 Opmerkingen
Het Basisprincipe van Gezichtsherkenning
Face-tracking is een belangrijke tak van computervisie, waarbij voornamelijk technologieën betrokken zijn zoals beeldverwerking, machinaal leren en kunstmatige intelligentie. Het doel is om de positie en het bewegingstraject van gezichten in realtime video te detecteren en te volgen, waardoor verdere analyse en verwerking van de gezichten mogelijk wordt. Dit artikel introduceert de basisprincipes van face-tracking, implementatiemethoden en de toepassingsscenario's ervan in het echte leven.
De basisprincipes van face-tracking kunnen in drie stappen worden onderverdeeld: gezichtsdetectie, functie-extractie en doel-tracking.
- Gezichtsdetectie: bij gezichtsdetectie wordt de positie en grootte van gezichten in een video gelokaliseerd. Veel voorkomende algoritmen zijn onder meer op functies gebaseerde methoden en op deep learning gebaseerde methoden. Op kenmerken gebaseerde methoden detecteren gezichten met behulp van geometrische kenmerken en textuurinformatie, terwijl op deep learning gebaseerde methoden getrainde neurale netwerken gebruiken om automatisch gezichten te leren en te herkennen.
- Functie-extractie: nadat een gezicht is gedetecteerd, is het noodzakelijk om gezichtskenmerken te extraheren voor daaropvolgende herkenning en tracking. Functie-extractie omvat doorgaans het extraheren van informatie over de gezichtscontour, huidskleur, textuur en meer.
- Doeltracking: zodra de gezichtskenmerken zijn geëxtraheerd, volgen algoritmen voor doeltracking de positie en het bewegingstraject van het gezicht in de video op basis van deze kenmerken. Veel voorkomende algoritmen zijn onder meer op filters gebaseerde methoden en op deep learning gebaseerde methoden. Op filters gebaseerde methoden gebruiken algoritmen zoals Kalman-filters en deeltjesfilters om het doelwit te volgen, terwijl op deep learning gebaseerde methoden neurale netwerken trainen om het bewegingstraject van het doelwit te voorspellen.
Componenten die nodig zijn om dit project te implementeren:
- Raspberry Pi 4B
- Twee SG90 180-graden servo motoren
- Twee-assige servo gimbal
- Raspberry Pi CSI-camera
- Breadboard
- Mannelijke jumperdraden
Bedradingsschema
Kantelen: De signaalpin van de SG90 180 graden servomotor is verbonden met de PWM-uitgangspin GPIO16 op de Raspberry Pi voor signaalcontrole.
Pan: De signaalpin van de SG90 180 graden servomotor is verbonden met de PWM-uitgangspin GPIO19 op de Raspberry Pi voor signaalcontrole.
Specifieke Stappen
Download de Cascade Classifier voor gezichtsherkenning
Download de cascadeclassificator "haarcascade_frontalface_default.xml" vanaf het volgende adres: haarcascade_frontalface_default.xml. Plaats het na het downloaden in dezelfde map als alle volgende bestanden.
Experimentele Fenomenen
Dit systeem kan worden gebruikt in verschillende toepassingsscenario's, zoals beveiligingsmonitoring, slimme huizen en intelligent transport. Door gezichten te herkennen en te volgen, kan het familieleden identificeren en gepersonaliseerde omgevingsinstellingen realiseren. Het systeem kan intelligente bewakings- en beveiligingsfuncties implementeren, waardoor gebruikers beschikken over handige mens-machine-interactie en intelligente besturingsfuncties.
Als u aan een project werkt met een Face Tracking Control System, dan vindt u op onze website een ruim aanbod aan Face Tracking Control System-producten. We kunnen ook een op maat gemaakt Face Tracking Control System produceren op basis van uw vereisten .
OpenELAB is een one-stop-ontwikkelingsplatform voor wereldwijde AIoT-elektronica-enthousiastelingen en een open-sourcecommunity voor elektronische ingenieurs. Naast het online aanbieden van ontwikkelaarsmodules, omvatten onze diensten ook aangepaste productie van verschillende elektronische onderdelen zoals microschakelaars en batterijen, evenals kunststof of metalen onderdelen via 3D-printen, spuitgieten, CNC , lasersnijden , etc.
Naast Face Tracking Control System biedt OpenELAB andere elektronische component sourcing services zoals sensoren , displays , IoT enmeer . OpenELAB heeft een gebruiksvriendelijke website die het makkelijk maakt om de componenten te vinden die u nodig hebt, en we bieden snelle verzending naar klanten over de hele wereld.
Bovendien biedt OpenELAB Design as a Service ( DaaS ) voor ontwerpoptimalisatie, Manufacturing as a Service ( MaaS ) voor productie, Supply Chain as a Service ( SaaS ) voor ondersteuning van de toeleveringsketen en Quality as a Service ( QaaS ) voor kwaliteitscontrole van AIoT-producten die overgaan naar massaproductie, om een soepele overgang naar de commerciële productiefase te garanderen.
Het allerbelangrijkste is dat OpenELAB zich inzet voor het opbouwen van een wereldwijde open-sourcegemeenschap voor elektronische AIoT-ontwikkelaars. Via de open gemeenschap van OpenELAB kunnen ontwikkelaars in de elektronische AIoT-revolutie samenwerken, elkaar versterken en een cultuur van wederzijds respect en gezamenlijk delen creëren, waardoor meer innovatieve AIoT-intelligente hardwareproducten voor de wereld worden gegenereerd.