Без темы
<<  Модуль SDH SYN4E STM-14 для платформы FOX512515 Можно ли изготовить изделие по рисунку  >>
Основы распознавания лиц (2)
Основы распознавания лиц (2)
Основы распознавания лиц (2)
Основы распознавания лиц (2)
Признаки Хаара
Признаки Хаара
Признаки Хаара (2)
Признаки Хаара (2)
Метод главных компонент
Метод главных компонент
Возможности SDK модуля анализа лица (мимики) Intel Perceptual
Возможности SDK модуля анализа лица (мимики) Intel Perceptual
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Общий алгоритм создания приложений по отслеживанию лица
Отслеживание лица на основе UtilPipeline
Отслеживание лица на основе UtilPipeline
Данные отслеживания лица
Данные отслеживания лица
Данные контрольных точек лица
Данные контрольных точек лица
Распознавание лица
Распознавание лица
Примеры приложений, представленных в Intel Perceptual Computing SDK
Примеры приложений, представленных в Intel Perceptual Computing SDK
Примеры приложений, представленных в Intel Perceptual Computing SDK
Примеры приложений, представленных в Intel Perceptual Computing SDK
Картинки из презентации «Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK» к уроку информатики на тему «Без темы»

Автор: Некрасова Вера Ардалионовна. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока информатики, скачайте бесплатно презентацию «Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 1334 КБ.

Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK

содержание презентации «Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Модуль анализа лица Intel Perceptual 13основывается на вычислении собственных
Computing SDK. Лекция 5. векторов и собственных значений
2Содержание лекции. Основы ковариационной матрицы, которая
распознавания лиц Возможности модуля рассчитывается из изображения.
анализа лица Intel Perceptual Computing 14Метод главных компонент (2).
SDK Примеры приложений. Вычисление главных компонент основывается
3Основы распознавания лиц. Интерес к на вычислении собственных векторов и
процессам отслеживания и распознавания собственных значений ковариационной
лиц, всегда был значительным, особенно в матрицы, которая рассчитывается из
связи с все возрастающими практическими изображения. Сумма главных компонент,
потребностями: системы охраны, верификация умноженных на соответствующие собственные
кредитных карточек, криминалистическая вектора, является реконструкцией
экспертиза, телеконференции и т.д. изображения. Пример изображений
Последние десять лет распознавание лиц собственных векторов.
стало популярной областью исследований в 15Основы технологий отслеживания и
компьютерном зрении и одним из самых распознавания лиц. Основной принцип работы
успешных применений анализа изображений. программ по отслеживанию и распознаванию
4Основы распознавания лиц (2). Шаг 1 – Анализ изображения и поиск лица;
Отслеживание и распознавание лиц является Шаг 2 – Обработка – выделение
практическим применением теории индивидуальных особенностей каждого
распознавания образов, в задачу которого обнаруженного лица; Шаг 3 – Преобразование
входит автоматическая локализация лица на в цифровой код; Шаг 4 – Сравнение с БД.
фотографии или видеопотоке и, в случае 16SDK для создания приложений по
необходимости, идентификация персоны по отслеживанию и распознаванию лиц. Intel
лицу. Perceptual Computing SDK Kinect for
5Области применения. Обеспечение Windows SDK OpenCV IIT Face Recognizer
безопасности: Транспортные узлы: SDK.
аэропорты, вокзалы, автостанции, метро 17Возможности SDK модуля анализа лица
Места массового пребывания людей: Intel Perceptual Computing SDK. Модуль
стадионы, развлекательные центры, анализа лица предоставляет набор
бизнес-центры, кинотеатры Усиление алгоритмов, которые позволяют определять
контроля: Пограничные паспортно-визовые положение лица и его контрольных точек,
контрольные пункты Проходные и КПП на распознавать лицо и его атрибуты.
режимных, стратегических и коммерческих Распознавание атрибутов лиц анализирует
объектах Бесконтактный контроль состояния лицо(а) и возвращает такие значения, как
человека: Диспетчеров и охранников возрастную группу лица, пол, и детали
Пилотов, машинистов, водителей. эмоций. Модуль распознавания лица может
6Области применения. Реклама и проассоциировать данное лицо с именем,
маркетинговые исследования: Интерактивные если человек ранее зарегистрирован в базе
сервисы, реагирующие на мимику данных имен.
Интерактивная реклама Оценка 18Возможности SDK модуля анализа лица
удовлетворенности потребителя Индустрия (мимики) Intel Perceptual Computing SDK.
развлечений: Создание 3D-фильмов Алгоритм обнаружения лиц выявляет
Моделирование виртуальной реальности прямоугольную плоскость положения лица или
3D-медицина: Обучение на 3D-моделях нескольких лиц из изображения или видео
3D-телемедицина. последовательности. Алгоритм определения
7Классы систем распознавания лиц. контрольных точек дополнительно
Системы, позволяющие сравнивать фотографии идентифицирует характерные точки лица
из паспорта и реальное изображение (глаза, рот и т.д.) для определенного
человека, требуют присутствия оператора, прямоугольника.
позволяют производить операции в 19Общий алгоритм создания приложений по
полуавтоматическом режиме. Системы, отслеживанию лица. 1) Приложение
осуществляющие контроль доступа путем использует функцию PXCSession::CreateImpl
сравнения изображения лица человека и для создания экземпляра интерфейса
изображения из БД, требуют дополнительных PXCFaceAnalysis: 2) Инициализация модуля
методов верификации (по проксимити-карте, анализа лица.
по отпечаткам пальцев, по голосу и т. п.). 20Общий алгоритм создания приложений по
Системы идентификации личности по отслеживанию лица. 3) Инициализация
видеоизображению позволяют элементов отслеживания лица.
идентифицировать движущиеся лица, 21Общий алгоритм создания приложений по
производя поиск, отслеживание и сравнение отслеживанию лица. 4) Цикл обработки
с БД в реальном времени. данных:
8Основы технологий отслеживания и 22Отслеживание лица на основе
распознавания лиц. Для решения задачи UtilPipeline. Для простого отслеживания
отслеживания и распознавания лиц были лица и определения контрольных точек с
предложены различные методики, среди входных данных камеры или записанного
которых можно выделить подходы, основанные файла приложение может использовать
на нейронных сетях, на разложении конвейерный утилитный класс UtilPipeline:
Карунена-Лоэва, на алгебраических :
моментах, линиях одинаковой интенсивности, 23Данные отслеживания лица. Приложение
эластичных эталонах сравнения, а также может использовать функцию QueryData
антропометрический метод. Основная идея интерфейса PXCFaceAnalysis::Detection для
распознавания лица состоит в выделении нахождения данных по отслеживанию лица.
информативных признаков в изображении Также это может быть множество лиц на
лица, кодировании и сравнении любом изображении. Приложение может
закодированного лица с базой данных. использовать функцию QueryFace для
9Метод Виолы-Джонса. Самый популярный нахождения определения доступных лиц на
метод для поиска области лица на изображении:
изображении; Характеризуется высокой 24Данные контрольных точек лица. При
скоростью и эффективностью; Позволяет нахождении данных по контрольным точкам
осуществлять поиск лица в режиме реального приложение может использовать функции
времени. Пол Виола и Майкл Джонс QueryLandmarkData и QueryPoseData
разработали и представили этот метод в интерфейса PXCFaceAnalysis::Landmark.
2001. В основе метода Виолы–Джонса по Структура LandmarkData предоставляет
поиску лица лежат идеи: интегральное данные о позиции для каждой определенной
представление изображения по признакам контрольной точки. Структура PoseData
Хаара, метод построения классификатора на предоставляет информацию об ориентации
основе алгоритма адаптивного бустинга, головы.
метод комбинирования классификаторов в 25Распознавание лица. Распознавание
каскадную структуру. работает путем сравнения изображения
10Признаки Хаара. Граничные, центральные (которое содержит лицо человека,
и линейные признаки Хаара. находящегося перед камерой) с набором
11Признаки Хаара (2). Примеры эталонных изображений.
использования признаков Хаара. 26Примеры приложений, представленных в
12Метод Виолы-Джонса (2). Методу Intel Perceptual Computing SDK. Face
Виолы–Джонса присуща высокая вероятность Tracking.
точного обнаружения лица при наблюдении 27Примеры приложений, представленных в
объекта под углом до 30°. В стандартной Intel Perceptual Computing SDK. Face
реализации метода указанная особенность не Recognition.
позволяет обнаруживать лицо человека, 28Контрольные вопросы: В каких областях
повернутое под произвольным углом, что в применяются алгоритмы распознавания и
значительной мере затрудняет или делает отслеживания лиц? Какие программные
невозможным использование данного метода в продукты вы знаете, где уже применяются
современных системах. алгоритмы отслеживания и распознавания
13Метод главных компонент. Один из лиц? Какие библиотеки для разработчиков
наиболее распространенных методов для существуют, которые поддерживают
уменьшения размерности данных, потери возможности отслеживания и распознавания
наименьшего количества информации; лиц? Основные назначения SDK модуля
Позволяет выделять характерные признаки анализа лица? В чем заключается основной
лица и использовать их для реконструкции и принцип программ по отслеживанию и
восстановления; Основан на преобразовании распознаванию лиц? Из каких шагов состоит
Карунена – Лоэва. Главная идея этого общий алгоритм создания приложений по
метода состоит в представлении изображений отслеживанию лица в Intel Perceptual
лиц людей в виде набора главных компонент Computing SDK? В чем заключается задача
изображений, называемых «собственные отслеживания и распознавания лиц?
лица». Вычисление главных компонент
Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK.ppt
http://900igr.net/kartinka/informatika/modul-analiza-litsa-intel-perceptual-computing-sdk-69770.html
cсылка на страницу

Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK

другие презентации на тему «Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK»

«Кредиты физическим лицам» - США, К= 0,4 при Д в эквиваленте от 501 до 1 000 долл. Виды кредитов физических лиц. 2. Организация работы по кредитам физическим лицам. Для выяснения кредитоспособности заемщика кредитный работник анализирует до­ходы и расходы клиента. Методики оценки кредитоспособности физических лиц. США, К = 0,5 при Д в эквиваленте свыше 2 000 долл.

«Юридическое лицо» - Участники –граждане и юридические лица Цель деятельности – коммерческая. Участники – государство (РФ) или муниципальные органы Цель деятельности – коммерческая. Корпорация. Признаки юридического лица: Хозяйственное товарищество. Смета. Производственный кооператив (артель). - Основанное на праве хозяйственного ведения - Основанное на праве оперативного управления (казенное).

«Форма лица и чёлка» - Челка для треугольного лица. Одно условие – такая челка не должна быть излишне густая и прилизанная. Еще один вариант для круглолицых: филированные края, неровные пряди. Главное, что хочется нам сделать – уравновесить, гармонизировать образ. Челка и форма лица. Звездные челки. Волосы челки могут спадать на половину лица.

«Кожа лица» - Как ухаживать за кожей лица. Творческий проект по технологии. Как уберечь лицо от зимнего холода. Тип кожи лица. Ежедневный уход за кожей лица должен быть такой же. Хорошо увлажненная кожа отличается упругостью и здоровым сиянием. Скрабы для лица в домашних условиях. Видение. Средства уход кожей лица.

«Файловая структура» - Папки и файлы в MS-DOS и Windows. Запишите в тетради полное имя файла. Практическое задание. Символы. Отдели имена файлов от имен папок. Понятие файла и папки. Файловая структура. Файлы. Найти файлы с расширением .TXT. Поиск файлов. Характеристики файла. Придумай имя файла. Полное имя файла. Расширения имени файла.

«Информация о команде» - Информация из упражнения 2.3. Сформулируйте заключения или проведите сопоставления. Информация из упражнения 2.1. Информация из упражнения 3.2. Сформулируйте выводы вашей команды на тему: «Как стать более грамотным покупателем?». Рекомендации презентации. Сравнение данных команды и класса. Имена участников команды.

Без темы

778 презентаций
Урок

Информатика

130 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по информатике > Без темы > Модуль анализа лица Intel Perceptual Computing SDK