A seguir um vídeo demonstrando testes laboratoriais da funcionalidade do software pam-face-authentication durante o login no GDM no sistema operacional openSUSE 11.2 64 Bits.
Arquivo da categoria: opencv
Blender para OpenScenegraph.
O pacote osgexport é um script python que permite a exportação de trabalho elaborados no Blender para o formato OpenScenegraph. O pacote pode ser instalado a partir do código fonte seguindo a receita de bolo a seguir.
$ wget http://projects.blender.org/frs/download.php/348/osgexport-2.42b.tar.gz $ osgexport-2.42b/ $ sudo cp osgexport-2.42.py /usr/lib64/blender/.blender/scripts
Agora com o projeto aberto no Blender, basta Exportar clicando em File > Export > OpenSceneGraph.
Se tudo estiver funcionando corretamente, veremos a seguinte interface:
Também é possível instalar a partir do pacote RPM, clicando nos link a seguir: 
Abaixo a imagem do projeto levelhead com o modelo osg modificado. Os testes foram efetuados com o Estevão, mais detalhes no seu post.
Adicionado como colaborador no projeto pam-face.
O pessoal do sistema pam-face-authentication, um projeto indiano desenvolvido na faculdade BIRLA INSTITUTE OF TECHNOLOGY & SCIENCE, PILANI para autenticação em sistemas linux com a biometria facial, acaba de incluir o meu nome como membro do projeto de desenvolvimento.
As minhas principais colaborações, além dos artigos publicado no Viva o Linux sobre a instalação e configuração do projeto, foi contribuir modestamente, incluindo no projeto as diretivas de compilação para a plataforma 64 bits.
Detectando Face em tempo real com o FLASH.
Conforme mencioneir ao iniciar as pesquisas sobre vídeo captura na web ( browser ) no post anterior, as pesquisas sobre vídeo captura na web ( browser ) vem evoulindo na NETi TECNOLOGIA. Atualmente testei com sucesso projetos em ActionScript 3 para detectar face em tempo real das imagens capturada em WebCam. Existem ínumeros projeto baseado no algoritmo da biblioteca OpenCV. Entre muitos projetos, encontrei o Marilena e FaceIt. Clique neste link demonstrativo para testar a tecnologia. E a seguir um vídeo no Youtube.
Leia também:
vjdetector – Project Hosting on Google Code
AS3 Face Detection BASED on OpenCV-1
AS3 Face Detection BASED on OpenCV-2
AS3 Face Detection BASED on OpenCV-3
LiveExamples – deface – Project Hosting on Google Code
Real-time Face Detection in Flash – squidder.com
Face Detection
Optimizing Flash Based Face Detection
Projeto Marilena
Projeto FaceIt
OpenCV 2.0.0 – Saiu do forno!
Hoje, 01 de outubro, durante a madruga, durante a conversa com a minha amiga Renata Padovan no msn, resolvi em paralelo visitar o source forge e SURPRESA! Lá estava disponível a versão 2.0.0 da biblioteca OpenCV.
Entre inúmeras novidades, a seguir as principais comparada a versão 1.o:
- Interface em C++;
- Repositporio migrado para SubVersion;
- Rotinas mais performáticas;
- Otimizações para MMX/SSE/SSE2/SSE3;
- Treinamento em multithread (qundo compilado com OpenMP);
- e muitas outras novidades…
Mais informações AQUI!
Visão Computacional:Reconhecimento de figuras em tempo real.
Estou atualmente testando algorítimos de visão computacional com treinamento, reconhecimento de padrões e também de imagens em tempo real. Os resultados são animadores, mas existe muito longo caminho para evoluir… O próximo passo é abstrair as funções em C++ assim levando o desenvolvimento para o alto nível e obtendo ganhos de produtividade na produção de soluções mercadológicas. Vejam o resultado laboratorial no vídeo a seguir.
Testes:Face tracking em 3D.
Utilizando um conceito similar a teoria da estimativa de gaze, é possível encontrar as coordenadas aproximadas em 3 dimensão a partir de imagens planas. Teste laboratoriais demonstrou a eficiência deste conceito matemático. Pretendo elaborar uma biblioteca para interagir com a libhairCapture utilizando API V4L1/2 e cameras IP baseado no padrão MJPEG (ISO/IEC 15444-1 e derivados).
A seguir a rotina utilizada para o cálculo das coordenadas no espaço 3D seguido do vídeo.
double x1 = r->x*scale; double x2 = (r->x+r->width)*scale; double angle = (r->width)*scale * horizontalGradesPerPixel * 3.141592654/180; double headDist = (headWidth/2) / (tan(angle/2)); //em metros double xAngle = ((img->width)/2.0 - ((r->x+r->width*0.5)*scale)) * horizontalGradesPerPixel * 3.141592654/180; double headX = tan(xAngle) * headDist; double yAngle = ((img->height)/2.0 -((r->y+r->height*0.5)*scale)) * verticalGradesPerPixel * 3.141592654/180; double headY = tan(yAngle) * headDist; printf("HeadX = %.4lfm HeadY = %.4lfm HeadZ = %.4lfm pix %lf\n", headX,headY,headDist,(img->width)/2.0 - ((r->x+r->width*0.5)*scale));
Webcam interpretando movimentos da face como joystick.
CvIrrCamController é um hospedado no sourceforge, que utiliza a biblioteca de visão computacional OpenCV para interagir/movimentar personagens e cenários em 3D com os movimentos da face. O projeto esta em fase embrionária, porém serve para base de estudo como diversas iniciativas open-source. Já compilei e estou estudando os conceitos referente as suas funcionalidade… ;D Yes!
Assunto NERD: 