Podstawowa zasada śledzenia twarzy
Śledzenie twarzy jest ważną dziedziną widzenia komputerowego, obejmującą przede wszystkim technologie takie jak przetwarzanie obrazów, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Jego celem jest wykrywanie i śledzenie pozycji oraz trajektorii ruchu twarzy w czasie rzeczywistym na wideo, co umożliwia dalszą analizę i przetwarzanie twarzy. Ten artykuł przedstawi podstawowe zasady śledzenia twarzy, metody implementacji oraz scenariusze zastosowań w życiu codziennym.
Podstawowe zasady śledzenia twarzy można podzielić na trzy etapy: wykrywanie twarzy, ekstrakcja cech oraz śledzenie celu.
- Wykrywanie twarzy: Wykrywanie twarzy polega na określeniu położenia i rozmiaru twarzy w wideo. Powszechne algorytmy obejmują metody oparte na cechach oraz metody oparte na głębokim uczeniu. Metody oparte na cechach wykrywają twarze za pomocą cech geometrycznych i informacji o teksturze, podczas gdy metody oparte na głębokim uczeniu wykorzystują wytrenowane sieci neuronowe do automatycznego uczenia się i rozpoznawania twarzy.
- Ekstrakcja cech: Po wykryciu twarzy konieczne jest wyodrębnienie cech twarzy do późniejszego rozpoznawania i śledzenia. Ekstrakcja cech zazwyczaj obejmuje pozyskiwanie informacji o konturze twarzy, kolorze skóry, fakturze i innych.
- Śledzenie celu: Po wyodrębnieniu cech twarzy, algorytmy śledzenia celu monitorują pozycję i trajektorię ruchu twarzy w wideo na podstawie tych cech. Powszechne algorytmy obejmują metody oparte na filtrach oraz metody oparte na głębokim uczeniu. Metody oparte na filtrach wykorzystują algorytmy takie jak filtry Kalmana i filtry cząsteczkowe do śledzenia celu, podczas gdy metody oparte na głębokim uczeniu trenują sieci neuronowe do przewidywania trajektorii ruchu celu.
Komponenty wymagane do realizacji tego projektu:
- Raspberry Pi 4B
- Dwa serwomechanizmy SG90 o kącie obrotu 180 stopni
- Dwukołowy serwomechanizm gimbala
- Kamera Raspberry Pi CSI
- Płytka stykowa
- Przewody połączeniowe męskie do męskich
Schemat okablowania
Przechylenie: Pin sygnałowy serwomechanizmu SG90 o kącie obrotu 180 stopni jest podłączony do pinu wyjściowego PWM GPIO16 na Raspberry Pi w celu sterowania sygnałem.
Pan: Pin sygnałowy serwomechanizmu SG90 o kącie obrotu 180 stopni jest podłączony do pinu wyjściowego PWM GPIO19 na Raspberry Pi do sterowania sygnałem.
Konkretne kroki
Pobierz klasyfikator kaskadowy do rozpoznawania twarzy
Pobierz klasyfikator kaskadowy "haarcascade_frontalface_default.xml" z następującego adresu: haarcascade_frontalface_default.xml. Po pobraniu umieść go w tym samym katalogu co wszystkie kolejne pliki.
Zjawiska eksperymentalne
Ten system może być używany w różnych scenariuszach aplikacyjnych, takich jak monitoring bezpieczeństwa, inteligentne domy i inteligentny transport. Poprzez rozpoznawanie i śledzenie twarzy, może identyfikować członków rodziny i realizować spersonalizowane ustawienia środowiska. System może wdrażać inteligentny monitoring i funkcje bezpieczeństwa, zapewniając użytkownikom wygodną interakcję człowiek-maszyna oraz inteligentne funkcje sterowania.
Jeśli pracujesz nad projektem wykorzystującym Face Tracking Control System, nasza strona internetowa oferuje szeroki wybór produktów Face Tracking Control System, a także możemy wyprodukować spersonalizowany Face Tracking Control System na podstawie Twoich wymagań.
OpenELAB to platforma rozwojowa typu all-in-one dla globalnych entuzjastów elektroniki AIoT oraz społeczność open-source dla inżynierów elektroniki. Oprócz udostępniania modułów dla deweloperów online, nasze usługi obejmują również spersonalizowaną produkcję różnych części elektronicznych, takich jak mikroprzełączniki i baterie, a także części plastikowe lub metalowe poprzez druk 3D, formowanie wtryskowe, CNC, cięcie laserowe itd.
Oprócz Systemu Kontroli Śledzenia Twarzy, OpenELAB oferuje inne usługi pozyskiwania elektronicznych komponentów, takie jak czujniki, wyświetlacze, IoT oraz więcej. OpenELAB posiada przyjazną dla użytkownika stronę internetową, która ułatwia znalezienie potrzebnych komponentów, a także oferuje szybką wysyłkę do klientów na całym świecie.
Co więcej, OpenELAB oferuje Projektowanie jako Usługę (DaaS) dla optymalizacji projektów, Produkcję jako Usługę (MaaS) dla produkcji, Łańcuch Dostaw jako Usługę (SaaS) dla wsparcia łańcucha dostaw oraz Jakość jako Usługę (QaaS) dla kontroli jakości produktów AIoT przechodzących do produkcji masowej, zapewniając płynne przejście do fazy produkcji komercyjnej.
Co najważniejsze, OpenELAB jest zaangażowany w budowanie globalnej społeczności open-source dla deweloperów elektroniki AIoT. Poprzez otwartą społeczność OpenELAB, deweloperzy w rewolucji elektroniki AIoT mogą współpracować, wzajemnie się wspierać oraz tworzyć kulturę wzajemnego szacunku i współdzielenia, generując więcej innowacyjnych inteligentnych produktów sprzętowych AIoT dla świata.
