14-FaceDetection
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Face Recognition in Public Display Gliederung • • • • • Hintergrund Technik Unser Fall Facedetection in OpenCV Zugreifen auf OpenCV-Dateien mit Javaprogramm • Fazit Hintergrund • Kommunikation von Bewußstsein – Heutezutag sind Computer blind ,taub und Stumm – Um das Interesse von Menschen zu zeigen Technik • Normale Szenario – Mit statischem Hintergrund und nur einem Benutzer – Die Mittelwert von Farben zu berechnen, um den Hintergrund zu bekommen – Incoming Images mit dem Hintergrund-Model zu vergleichen, um den Vordergrund zu bekommen Schritt 1 • Schritt 2 Technik fortsetzen • Normale Szenario – Eine flexible „Drape“ ist von oben des Images nach unten gesenkt bis sie auf die Pixel von Vordergrund bleibt. – Schwerkraft zieht die „Drape“ unten und die Vordergrund Pixel hebt sie auf – Lokation des Kopfs bestimmen nach einige Iterationen Schritt 3 • Schritt 4 Unser Fall • Interesse von Leute auf ein bestimmtes Artikel zu erhalten • Gesichte von Leute mit Videocamera abzufangen • Gesichte zu zählen • Artikel mit mehr Interesse mehr aufs Display zu zeigen Facedection in OpenCV • Mit einem trainierten Klassifier • Bewegt das Search window durch Image und überprüft jede Lokation • Der Klassifier kann sich vergrössert oder verkleinert für entsprechende Grösse der Gesicht verkleinert vergrössert Facedetection in OpenCV • Schritte – Input Source zuweisen(Avi,Kamera,Image) – den pre-trainierte Klassifier aussuchen – Temporären SpeicherPlatz erzeugen – Input Source skalieren – Detect and Draw in Result-Window – Input source, Klassifier, Speicher Platz und Result-Window freigeben Facedetection bei unserem Fall • Schritte – Input Source zuweisen(Avi,Kamera,Image) – den pre-trainierte Klassifier aussuchen – Temporären SpeicherPlatz erzeugen – Input Source skalieren – Detect und Gesichte zählen – Input source, Klassifier, und Speicher Platz freigeben Zugreifen mit Java • Mit JNI Technik (Java Native Interface) • Eine Methode in Facedetection.c hinzufügen ,um die Anzahl von Gesichte zu bekommen • Was geht: mit statischen Images • Was nicht geht: mit von Videokamera aufgenommene temporäre Images Zugreifen mit Java • Möglicher Grund: die Aufnahme mit Videokamera beim Starten des Geräts mit schlechter Qualität • Lösung : – Videokamera immer geöffnet – continuously stream capture – Mit digital Kamera Fotos aufnehmen und die Fotos als statische Images bearbeiten Fazit • • • • Bewußtsein von Computer Gesichterkennung von OpenCV entwickelter Facedetection Praktische Arbeit Literatur • Visual Sensing of Humans for Active Public Interfaces K.Waters 1996 • Aware Community Portals: Shared Information Appliances for Transitional Spaces Nitin Sawhney • OpenCV Doument Danke für eure Aufmerksamkeit
