Face Recognition in Public Display. Gliederung Hintergrund Technik Unser Fall Facedetection in OpenCV Zugreifen auf OpenCV-Dateien mit Javaprogramm Fazit.

Präsentation zum Thema: "Face Recognition in Public Display. Gliederung Hintergrund Technik Unser Fall Facedetection in OpenCV Zugreifen auf OpenCV-Dateien mit Javaprogramm Fazit."—  Präsentation transkript:

1 Face Recognition in Public Display

2 Gliederung Hintergrund Technik Unser Fall Facedetection in OpenCV Zugreifen auf OpenCV-Dateien mit Javaprogramm Fazit

3 Hintergrund Kommunikation von Bewußstsein –Heutezutag sind Computer blind,taub und Stumm –Um das Interesse von Menschen zu zeigen

4 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

5 Schritt 1 Schritt 2

6 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

7 Schritt 3 Schritt 4

8 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

9 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

10 verkleinertvergrössert

11 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

12 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

13 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

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15 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

16 Fazit Bewußtsein von Computer Gesichterkennung von OpenCV entwickelter Facedetection Praktische Arbeit

17 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

18 Danke für eure Aufmerksamkeit