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Face Recognition Face Recognition in Public Display in Public Display

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

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Face Recognition Face Recognition in Public Displayin Public Display

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GliederungGliederung

• Hintergrund

• Technik

• Unser Fall

• Facedetection in OpenCV

• Zugreifen auf OpenCV-Dateien mit Javaprogramm

• Fazit

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HintergrundHintergrund

• Kommunikation von Bewußstsein– Heutezutag sind Computer blind ,taub und

Stumm– Um das Interesse von Menschen zu zeigen

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Technik 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

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Schritt 1Schritt 1

• Schritt 2

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Technik Technik fortsetzenfortsetzen

• 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

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Schritt 3Schritt 3

• Schritt 4

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Unser FallUnser 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

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Facedection in OpenCVFacedection 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

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verkleinert vergrössert

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Facedetection in OpenCVFacedetection 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

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Facedetection bei unserem FallFacedetection 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

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Zugreifen mit JavaZugreifen 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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Zugreifen mit JavaZugreifen 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

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FazitFazit

• Bewußtsein von Computer

• Gesichterkennung

• von OpenCV entwickelter Facedetection

• Praktische Arbeit

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LiteraturLiteratur

• Visual Sensing of Humans for Active Public Interfaces K.Waters 1996

• Aware Community Portals: Shared Information Appliances for Transitional Spaces Nitin Sawhney

• OpenCV Doument

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