Arquivo da categoria: Pesquisa

Detectando Face em tempo real com o FLASH.

outubro 6, 2009opencv, Pesquisa, V4LCabelo

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.

Visão Computacional: Fluxo Óptico.

setembro 28, 2009PesquisaCabelo

Fluxo Óptico é uma técnica utilizada em algorítmos de visão computacional para medir a velocidade dos pixels baseando-se em comparações de frames. A seguir um vídeo demonstrando o deslocamento destes pixels ao longo do tempo com movimento da câmera.

Visão Computacional:Reconhecimento de figuras em tempo real.

setembro 15, 2009opencv, PesquisaOpen CV MimasCabelo

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.

Vídeo captura com webcam via Browser (Windows/Linux).

setembro 14, 2009PesquisaCabelo

Conversando com o Estevão e Leandro (Pipoca) na NETi TECNOLOGIA sobre os procedimentos necessários para efetuar video captura ao vivo via web, resolvi buscar minhas pesquisas passadas e encontrei o projeto FlashCam.

Este projeto demonstrou conceitualmente que o flash é capaz de resolver com eficiência tal demanda.

Neste LINK podemos conferir a sua funcionalidade.A seguir o código encontrado em oldes.multimedia.cz

background 0.0.0
obj_video: video
myVid: place obj_video [at 5x5 scale 2] ;default size is 160x120
doAction [
    webcams: Camera.names.length
    if webcams = 0 [
        test: "No WebCam found"
    ] else if webcams > 1 [
        System.showSettings(3)
    ]

    myCam: Camera.get()
    myCam.setMode(160  120 12) ;(width height fps)
    myVid.attachVideo(myCam)

    ;motion detection:
    x: 0
    motion: func[mode][
        test: reform [
            "move" x  mode
            "bandwidth:" myCam.bandwidth
        ]
        x++
    ]
    myCam.setMotionLevel(30 100) ;(sensitivity, timeout)
    myCam.onActivity: func[mode][motion(mode)]
]

fnt_Courier: Font [name "_typewriter" bold]
txt_test: EditText test 320x18 [ReadOnly border Font [fnt_Courier 11]]
place txt_test at 5x245
showFrame
end

webcam2

Artigo: ARToolKit – Criando aplicativos de Realidade Aumentada

setembro 11, 2009Artigo, PesquisaCabelo

“Em 30/03/2009 disponibilizei um documento sobre o jogo Levelhead, um jogo de realidade aumentada.
Agora, neste documento apresento a ARToolKit, uma biblioteca criada para facilitar o desenvolvimento de aplicativos com o recurso de realidade aumentada. Ou seja, a sobreposição de objetos virtuais e tridimensionais gerados por computador junto ao ambiente real.”

Clique AQUI e leia o documento na íntegra.

Documento sobre Realidade Aumentada postado no VOL

setembro 7, 2009Artigo, PesquisaCabelo

Terminei de postar um documento técnico no Portal Viva O Linux, onde resumidamente explico os princípios básicos e funcionalidade da biblioteca ARToolKit, utilizada para o desenvolvimento de aplicações de RA. Agora é só esperar a competente equipe do VOL moderar, diagramar e publicar.

Autenticação com biometria facial com QT.

agosto 26, 2009Artigo, PesquisabiometriaCabelo

Conforme postado anteriormente, foi publicado no Viva O Linux um documento explicando passo-a-passo os procedimentos para autenticar-se como usuário root utilizando a biometria facial. Acabei de testar a nova versão do software portada para o QT. Em breve disponibilizarei uma publicação upgrade do artigo no Viva O Linux.

Mais informações AQUI!

Math Kernel Library (MKL) da Intel®

agosto 1, 2009PesquisaIntelCabelo

As futuras versões dos projetos comerciais de visão computacional, processamento de imagens e biometria utilizarão (ou já utilizam) a biblioteca MKL. Pelo simples motivo, esta biblioteca, para aplicações de alta performance computacional (HPC), é ideal para utilização de rotina matemáticas (embora não seja de código aberto). Mas atende e muito bem, as áreas de ciência, engenharia e aplicações financeiras que exigem um desempenho máximo dos processadores da Intel.

Algumas vantagens:

Excelente desenpenho FFT (Transformada de Fourier);
Álgebra linear ( LAPACK);
Biblioteca de vetores Matemáticos;
Biblioteca de vetores Estatísticos;
MKL é altamente aperfeiçoado para os processadores Intel Itanium 2, Intel Xeon e Intel Pentium 4;
Execução automática dos processadores;
Excelente escala em Multiprocessadores;

Mais informações AQUI.

Testes:Face tracking em 3D.

julho 31, 2009opencv, PesquisaComputer VisionCabelo

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));