Перейти к содержимому
Compvision.ru

LexaP

Пользователи
  • Количество публикаций

    43
  • Зарегистрирован

  • Посещение

  • Days Won

    1

LexaP last won the day on July 16 2019

LexaP had the most liked content!

Репутация

5 Новичек

О LexaP

  • Звание
    Эксперт
  1. это тогда в другой раздел псевдонауки тебе нужно, например: физиогномика.
  2. Привет. такое делали в МГУ, все самописное. в основном был написан собственный трекер лицевой поверхности с учетом оценки её активности и коррекции угла наклона головы. Разработка была на С++ можно написать в телеграмм, https://t.me/panchuk_a_i
  3. Мой богатый практический опыт реализации решений в области AI показал, что данный критерий не всегда является успешным фактором реализации проектов, а напротив дает больше проблем. В нашей области не руководить нужно, а работать "руками и головой".
  4. linux,python3,opencv4.1.1

    С удовольствием поглядел бы пример, сравнил с своим результатом.
  5. Реалсенсе даёт большие погрешности от 5 метров. Мы его использовали в проекте для анализа объема кузова, намучились изрядно. В итоге заменили на стерео-пару и датчик расстояния.
  6. железо для openCV

    Такое делаете ? (интересно) А если по вопросу, то я например сейчас все решения свои адаптирую под ARM (Расберри, нанопи). Если захотеть, то решения можно запустить на чем угодно...
  7. Спасибо. По оптимизации проблем нет, сейчас у нас на расберри 4 кадра в сек в биометрии на БД в 1 млн лиц (используем сиамские сети). Поэтому думаю по треку будет так же. Спасибо еще раз на наводку, попробую если появится такая задача.
  8. Привет. Вот это интересно, есть примеры в реализации?. Сиамские нейросети в основном применяются в биометрии (сам в это углубился и достиг интересных результатов), для анализа схожести фото или групп векторов. Но как это применимо в анализе и слежении за объектами? Или все делаются путем анализа объекта (сетка нашла человека или машину), потом "найденный кусочек" картинки сравнивается с предыдущим кадром "найденных кусочков" на соответствие?
  9. Посмотрите в сторону openpose, как делается тренировка скелета или вот....
  10. https://github.com/AliMorty/Markov-Random-Field-Project/blob/master/Codes/README.md https://github.com/nicholasjclark/MRFcov https://github.com/xinario/defocus_segmentation
  11. Про это речь ? https://habr.com/ru/post/241317/ Есть пример проекта на с++, если нужно могу поискать. Проект кажется был по теме анализа фото. Да и на форуме, где то была тема по распознаванию лиц по данной теме.
  12. К сожалению скачать ролик с ютуба не могу, пишет запрещен доступ.
  13. я бы поступил банальным образом. Обучил сетку искать головы, адаптировал под железо. Обучение на разных цветовых моделях. Пример как это у меня работает (на arm)
  14. Примеры изображений есть?, какой массив данных? Неделя и еще в майские праздники - это конечно "сильно".
  15. Детектирование глаз

    я думаю хорошо получилось. Только я бы посоветовал применить ИК, делать анализ закрытия глаза именно по зрачку, а не в момент смыкания век. например как на одном из кадров. Глаз открыт, но детекция закрытости.. + у Вас картинка очень хорошая, в реальности такое наверное не часто будет. Если еще поставить анализ на ГПУ, то вообще будет отлично. Mali-T860MP4 - очень хороший чип
×