Перейти к содержимому
Compvision.ru

LexaP

Пользователи
  • Количество публикаций

    43
  • Зарегистрирован

  • Посещение

  • Days Won

    1

Сообщения, опубликованные пользователем LexaP


  1. В 26.03.2023 at 15:27, umrbek79 сказал:

    Просто мне надо читать не видео, а изображение. По изображению определить например педофила. Как-то так

    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. В 24.06.2022 at 13:00, powerok сказал:

     У нас опытные специалисты, со степенями к.т.н. и имеющие опыт работы в международных корпорациях на руководящих позициях

    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. 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.


  5. 27 минут назад, Nuzhny сказал:

    Ну и третий способ, самый точный и популярный на сегодняшний день - это сиамские нейросети. Но, думаю, тебе хватит и первых двух.

    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? 

    • Like 1

  6. 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.

     


  7. 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

    image.png.406de60c813c1823665034bf60ad9e6c.png


  8. 3 часа назад, mult1plexer сказал:

    нет я просто хотел сравнить со своим без оптимизаций и тд

    Могу только биометрию показать на расберри. 

    Это серверная реализация нашего модуля

    https://face.neurocam.com/#/

     

     

    3 часа назад, Nuzhny сказал:

    А в Raspberry можно же воткнуть тот же Intel compute stick и для запуска на нём сеток?

    Это излишне, проще тогда комп. поставить.


  9. 5 часов назад, mult1plexer сказал:

    самого интересного не увидел детекция глаз открыты\закрыты и ландмарк оптимизированный или он только для скорости?

    Показал, то, что было.

    Остальное нет смысла показывать, так как там запись с устройства которое поставляется заказчику.

    Да и толку нет в этом видео., видео можно смонтировать или еще как то....


  10. В 19.03.2019 at 13:32, mult1plexer сказал:

    а ктати у вас нет демо ролика работы вашего приложения на плате?

    На расберри (старое), но тут оценить сложно скорость.

    Отображение идет через веб браузер, обновление станицы раз в сек.

     


  11. 10 минут назад, Nuzhny сказал:

    LexaP, а этот проект не смотрел? Концепция выглядит очень разумно

    Нет.

    Попробую проверить, интересно как у меня поведет данное решение.

    Спасибо

    PS

    В поиске глаз, больше всего времени уходит на нахождение головы, а сам глаз найти уже проще путем расчет пропорции его положения на голове.


  12. 6 часов назад, mult1plexer сказал:

    Моделька для рисования точек взята из DLIB с "оптимизацией слоев".

    А что такое "оптимизацией слоев" и что это дает?

    "поиск инвариантов, исключение лишних звеньев в анализе", "изучение проблем мультиколлинеарности в регрессионных моделях" и так далее....

    В итоге получаем быструю модельку, потребляющею минимум ресурсов.


  13. 11 минуту назад, mult1plexer сказал:

    "Например этот алгоритм c адаптацией под ARM выдает 100-150 fps на i5 процессоре"

    Это ваш алгоритм или он есть в свободном доступе?

    Собственная разработка, в свободном доступе нет, так как коммерческий продукт.

    Моделька для рисования точек взята из DLIB с "оптимизацией слоев".

    18 минут назад, mult1plexer сказал:

    "Например этот алгоритм c адаптацией под ARM выдает 100-150 fps на i5 процессоре"

    Это ваш алгоритм или он есть в свободном доступе?

    Попробуйте этот вариант

    https://github.com/freesouls/face-alignment-at-3000fps

    Но мне не понравилось, так как нужно обучать всегда (как я помню)

     


  14. 16 минут назад, mult1plexer сказал:

    1. У меня по тз минимум 25 fps

    Думаю на 6-ти ядрах можно сделать.

    Например этот алгоритм c адаптацией под ARM выдает 100-150 fps на i5 процессоре. 

     

    2. На каком фраймворке YOLO используете, через opencv dnn можно ее загрузить?

    через OpenCV, но там самописные модули по работе с нейросетью.

    3. svm есть для глаз из "коробки"?

    Нет, обучение собственное + решения из Машинного Зрения (бинаризация, сегментация, всякие Собель усилители границ....). SVM примерно половину занимает из всего алгоритма анализа зрачка.

    4. ик тоже есть, но зрачок это не позволяет найти аналитически, слижком много разных ситуаций, да и детализация не позволяет блики находить или окружность зрачка.

    Нужно двигаться постепенно., найти лицо, найти глаз. C ИК можно получить очень хорошие результаты, возможно стоит использовать специальные световые фильтры для ИК

     


  15. 2 часа назад, mult1plexer сказал:

    все сетки какие я тестировал тяжелые, необходима работа на отладочной плате с Rockchip rk3399 (нет поддержки cuda, openvino)

    Плата достаточно мощная.

    У меня на расберри ведется анализ засыпания водителя. В среднем 11 кадров в сек получаю.

    Основная структура проекта (софтерная)

    - Поиск головы сомописной сеткой на основе YOLO и CAFFE

    - Далее находим глаза, через svm + алгоритмы бинаризации и прочие. На одной сетке точность будет ниже.

    Но у меня используется еще ИК подсветка, с ней искать глаза проще.

×