Den grundläggande principen för ansiktsspårning
Ansiktsspårning är en viktig gren inom datorseende, som främst involverar teknologier som bildbehandling, maskininlärning och artificiell intelligens. Dess syfte är att upptäcka och spåra positionen och rörelsebanan för ansikten i realtidsvideo, vilket möjliggör vidare analys och bearbetning av ansiktena. Denna artikel kommer att introducera de grundläggande principerna för ansiktsspårning, implementeringsmetoder och dess tillämpningsscenarier i verkliga livet.
De grundläggande principerna för ansiktsspårning kan delas in i tre steg: ansiktsigenkänning, funktionsutvinning och målinriktad spårning.
- Ansiktsigenkänning: Ansiktsigenkänning innebär att lokalisera positionen och storleken på ansikten i en video. Vanliga algoritmer inkluderar funktionsbaserade metoder och djupinlärningsbaserade metoder. Funktionsbaserade metoder upptäcker ansikten med hjälp av geometriska egenskaper och texturinformation, medan djupinlärningsbaserade metoder använder tränade neurala nätverk för att automatiskt lära sig och känna igen ansikten.
- Funktionsextraktion: Efter att ett ansikte har upptäckts är det nödvändigt att extrahera ansiktsdrag för efterföljande igenkänning och spårning. Funktionsextraktion inkluderar vanligtvis att extrahera information om ansiktskontur, hudfärg, textur och mer.
- Målspårning: När ansiktsdrag har extraherats spårar målspårningsalgoritmer ansiktets position och rörelsebana i videon baserat på dessa drag. Vanliga algoritmer inkluderar filterbaserade metoder och djupinlärningsbaserade metoder. Filterbaserade metoder använder algoritmer som Kalman-filter och partikel-filter för att spåra målet, medan djupinlärningsbaserade metoder tränar neurala nätverk för att förutsäga målets rörelsebana.
Komponenter som krävs för att genomföra detta projekt:
- Raspberry Pi 4B
- Två SG90 180-graders servomotorer
- Tvåaxlig servogimbal
- Raspberry Pi CSI-kamera
- Breadboard
- Han-till-han hopplänkar
Kopplingsschema
Tilt: Signalledningen för SG90 180-graders servomotor är ansluten till PWM-utgångspinnen GPIO16 på Raspberry Pi för signalstyrning.
Panorera: Signalledningen för SG90 180-graders servomotor är ansluten till PWM-utgångspinnen GPIO19 på Raspberry Pi för signalstyrning.
Specifika steg
Ladda ner kaskadklassificeraren för ansikts igenkänning
Ladda ner kaskadklassificeraren "haarcascade_frontalface_default.xml" från följande adress: haarcascade_frontalface_default.xml. Efter nedladdning, placera den i samma katalog som alla efterföljande filer.
Experimentella fenomen
Detta system kan användas i olika applikationsscenarier såsom säkerhetsövervakning, smarta hem och intelligent transport. Genom att känna igen och spåra ansikten kan det identifiera familjemedlemmar och uppnå personliga miljöinställningar. Systemet kan implementera intelligent övervakning och säkerhetsfunktioner, vilket ger användarna bekväm människa-maskin-interaktion och intelligenta styrfunktioner.
Om du arbetar med ett projekt som använder Face Tracking Control System erbjuder vår webbplats ett brett utbud av Face Tracking Control System-produkter, och vi kan också producera anpassade Face Tracking Control System baserat på dina krav.
OpenELAB är en allt-i-ett utvecklingsplattform för globala AIoT-elektronikentusiaster och en öppen källkodscommunity för elektronikingenjörer. Förutom att tillhandahålla utvecklarmoduler online inkluderar våra tjänster även anpassad tillverkning av olika elektroniska delar såsom mikrobrytare och batterier, samt plast- eller metalldelar genom 3D-utskrift, formsprutning, CNC, laserskärning med mera.
Förutom Face Tracking Control System erbjuder OpenELAB andra tjänster för inköp av elektroniska komponenter såsom sensorer, displayer, IoT och mer. OpenELAB har en användarvänlig webbplats som gör det enkelt att hitta de komponenter du behöver, och vi erbjuder snabb leverans till kunder över hela världen.
Dessutom erbjuder OpenELAB Design som en tjänst (DaaS) för designoptimering, Tillverkning som en tjänst (MaaS) för produktionsframställning, Supply Chain som en tjänst (SaaS) för stöd i leveranskedjan, och Kvalitet som en tjänst (QaaS) för kvalitetskontroll av AIoT-produkter som går över i massproduktion, vilket säkerställer en smidig övergång till den kommersiella produktionsfasen.
Framför allt är OpenELAB dedikerat till att bygga ett globalt open-source-community för AIoT-elektronikutvecklare. Genom OpenELAB:s öppna community kan utvecklare i AIoT-elektronikrevolutionen samarbeta, stärka varandra och skapa en kultur av ömsesidig respekt och samarbetsdelning, vilket genererar fler innovativa AIoT-intelligenta hårdvaruprodukter för världen.
