Искусственный интеллект может успешно применяться в различных областях, и некоторые элементы применения искусственного интеллекта очень важны.
Если мы посмотрим на область машинного обучения в области искусственного интеллекта, то увидим, что в ней есть в основном два аспекта, которые очень быстро набирают обороты. Первый — это обработка естественного языка, а второй — компьютерное зрение.
Обработка естественного языка стремится к человеческим чувствам слушания и речи, в то время как компьютерное зрение пытается воспроизвести способность человеческого зрения и зрения.
Число — это идеальный способ общения с компьютерами, поскольку компьютеры — это волшебники чисел, и при копании свойства изображений могут быть инкапсулированы в виде чисел. Изображения содержат множество деталей и различных аспектов общей ситуации, в которой они были сняты, а с помощью компьютерного зрения эти детали и аспекты можно превратить в полезные данные для дальнейшего анализа.
Технология захвата видео прошла долгий путь от того, с чего она началась. Тем не менее, в общих чертах, видео — это, по сути, набор изображений, соединенных кадр за кадром.
Разработанная нами программа распознавания лиц и кадрирования (FDC) использует видео в качестве входных данных. Есть также ряд других входных атрибутов, которые могут быть предоставлены программе, и среди них частота кадров также является одним из них. Частота кадров помогает нам увеличить или уменьшить количество кадров, которые программа может обработать за секунду.
Программа FDC имеет встроенный алгоритм распознавания лиц. Tensorflow используется для реализации распознавания лиц. Обнаружение лиц в FDC принимает изображение в качестве входных данных, и каждый кадр предоставленного видео работает как это изображение. Затем на этом изображении обнаруживается лицо.
Для непрерывного покадрового отслеживания конкретного лица используется фильтрация Калмана. С помощью этого KalmanBoxTracker можно реализовать, что позволяет прикрепить прямоугольную рамку вокруг конкретного лица и постоянно отслеживать это лицо, предоставляя уникальный идентификатор для этого лица. По сути, мы можем отслеживать лицо в видео с помощью сегмента Kalman Tracker FDC.
Уникальный идентификатор и папка
Люди отличаются друг от друга некоторыми уникальными характерами, предоставленными им. Среди многих, лицо является тем персонажем, который в большинстве случаев уникален и легко поддается наблюдению. Итак, когда мы создаем человекоподобные системы, мы постараемся принять в них человекоподобных персонажей.
Уникальный идентификатор и папка — это метод, при котором мы присваиваем уникальный случайный идентификатор папке, состоящей из набора изображений определенного лица, принадлежащего определенному субъекту. Таким образом, покадровая реализация FDC позволяет обрезать количество изображений определенного объекта и помещать эти изображения в папку с уникальным идентификатором. Фильтрация Калмана позволяет отслеживать лицо и прикреплять этот уникальный идентификатор кадр за кадром к этому похожему лицу. Наконец, в качестве вывода мы получаем папку с этим уникальным идентификатором и количеством изображений, обрезанных кадр за кадром, относительно этого идентификатора, хранящегося в этой конкретной папке.
lb_NB_96278/
Три набора приведенного выше изображения иллюстрируют три разных этапа одного и того же объекта, кадр за кадром, обрезанные и сохраненные как три разных изображения, но в одной и той же папке. Эта же папка для изображений различных стадий предмета называется уникальным случайным числом (в данном случае lb_NB_96278). Изображения, хранящиеся в этой папке, будут иметь случайно сгенерированное имя. Этот номер действует как уникальный идентификатор для этого субъекта. Один и тот же уникальный идентификатор может выступать в качестве идентификатора субъекта во всей системе. Значение возраста, пола, этнической принадлежности, кодировки этого конкретного субъекта можно определить с помощью этих изображений, таким образом, уникальный идентификатор может действовать как вычислительное имя субъекта, а различные операции, связанные с этим предметом, могут выполняться с помощью идентифицируя его/ее с помощью этого уникального идентификатора.
Эта ссылка может помочь вам следить за проектом дальше:
