openelab.de
openelab.com
Het basisprincipe van gezichtstracking
Gezichtstracking is een belangrijke tak van computer vision, waarbij voornamelijk technologieën zoals beeldverwerking, machine learning en kunstmatige intelligentie worden toegepast. Het doel is om de positie en bewegingsbaan van gezichten in realtimevideo's te detecteren en te volgen, zodat de gezichten verder kunnen worden geanalyseerd en verwerkt. In dit artikel worden de basisprincipes van gezichtstracking, implementatiemethoden en toepassingsscenario's in het dagelijks leven geïntroduceerd.
De basisprincipes van gezichtstracking kunnen worden opgedeeld in drie stappen: gezichtsdetectie, kenmerkextractie en doeltracking.
- Gezichtsdetectie: Gezichtsdetectie omvat het lokaliseren van de positie en grootte van gezichten in een video. Veelgebruikte algoritmen zijn onder meer methoden op basis van kenmerken en methoden op basis van deep learning. Methoden op basis van kenmerken detecteren gezichten aan de hand van geometrische kenmerken en textuurinformatie, terwijl methoden op basis van deep learning getrainde neurale netwerken gebruiken om gezichten automatisch te leren herkennen.
- Kenmerkextractie: Nadat een gezicht is gedetecteerd, moeten gezichtskenmerken worden geëxtraheerd voor verdere herkenning en tracking. Bij kenmerkextractie wordt doorgaans informatie over de gezichtscontour, huidskleur, textuur en meer geëxtraheerd.
- Doeltracking: Nadat de gezichtskenmerken zijn geëxtraheerd, volgen doeltrackingalgoritmen de positie en bewegingsbaan van het gezicht in de video op basis van deze kenmerken. Veelgebruikte algoritmen zijn onder meer filtergebaseerde methoden en methoden op basis van deep learning. Filtergebaseerde methoden gebruiken algoritmen zoals Kalman-filters en deeltjesfilters om het doel te volgen, terwijl methoden op basis van deep learning neurale netwerken trainen om de bewegingsbaan van het doel te voorspellen.
Benodigde componenten voor dit project:
- Raspberry Pi 4B
- Twee SG90-servomotoren van 180 graden
- Servo-gimbal met twee assen
- CSI-camera voor Raspberry Pi
- Breadboard
- Jumperdraden mannelijk-mannelijk
Bedradingsschema
Kanteling: De signaalpin van de SG90-servo van 180 graden is aangesloten op de PWM-uitgang GPIO16 van de Raspberry Pi voor signaalregeling.
Pannen: De signaalpin van de SG90-servomotor van 180 graden is verbonden met de PWM-uitgangspin GPIO19 op de Raspberry Pi voor signaalregeling.
Specifieke stappen
Download de cascadeclassificator voor gezichtsherkenning
Download de cascadeclassificator "haarcascade_frontalface_default.xml" via het volgende adres: haarcascade_frontalface_default.xml. Plaats het bestand na het downloaden in dezelfde map als alle daaropvolgende bestanden.
Experimentele verschijnselen
Dit systeem kan worden gebruikt in verschillende toepassingsscenario's, zoals beveiligingsmonitoring, slimme woningen en intelligent transport. Door gezichten te herkennen en te volgen, kan het gezinsleden identificeren en gepersonaliseerde omgevingsinstellingen realiseren. Het systeem kan intelligente monitoring- en beveiligingsfuncties uitvoeren en gebruikers handige mens-machine-interactie en intelligente bedieningsmogelijkheden bieden.
Als je werkt aan een project met een gezichtsvolgsysteem, biedt onze website een breed assortiment producten voor gezichtsvolgsystemen. We kunnen ook een gezichtsvolgsysteem op maat produceren op basis van je vereisten.
OpenELAB is een alles-in-één ontwikkelplatform voor wereldwijde AIoT-elektronicaliefhebbers en een open-sourcecommunity voor elektronica-ingenieurs. Naast het online aanbieden van ontwikkelaarsmodules omvatten onze diensten ook de op maat gemaakte productie van diverse elektronische onderdelen, zoals microschakelaars en batterijen, evenals kunststof- of metalen onderdelen door middel van 3D-printen, spuitgieten, CNC, lasersnijden enzovoort.
Naast het Face Tracking Control System biedt OpenELAB ook sourcingdiensten voor andere elektronische componenten, zoals sensoren, displays, IoT en meer. OpenELAB heeft een gebruiksvriendelijke website waarop u eenvoudig de benodigde componenten kunt vinden. Bovendien bieden we snelle verzending naar klanten over de hele wereld.
Bovendien biedt OpenELAB Design as a Service (DaaS) voor designoptimalisatie, 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 de overstap naar massaproductie maken, zodat een soepele overgang naar de commerciële productiefase wordt gewaarborgd.
Het allerbelangrijkste is dat OpenELAB zich toelegt op het opbouwen van een wereldwijde opensourcecommunity voor ontwikkelaars van AIoT-elektronica. Via de open community van OpenELAB kunnen ontwikkelaars in de AIoT-elektronicarevolutie samenwerken, elkaar versterken en een cultuur van wederzijds respect en gedeeld samenwerken creëren, waardoor er meer innovatieve intelligente AIoT-hardwareproducten voor de wereld ontstaan.
