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RAT: Neuer Algorithmus Gesichtserkennung

Da das bisherige Verfahren zum Erkennen von Gesichtern doch etwas fehleranfällig war und zu viel Zeit in Anspruch genommen hat, habe ich mir inzwischen einen komplett anderen Ansatz überlegt. Die neue Methode geht davon aus, dass jeder Mensch individuelle, biometrische Merkmale hat, die es erlauben, eine eindeutige Identifikation vorzunehmen. Um diese Identifikation realisieren zu können, durchlaface-recognition1ufe ich folgende Schritte:

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RAT: putting it all together

Projekt-Psychologie: Es ist vielleicht die unbewusste Angst vor dem finalen Schritt. Je näher ich dem Ziel komme, umso langsamer erscheinen mir selbst die Fortschritte. In diesem Beitrag widme ich mich dem Thema Multitasking. Die Ressourcen des Raspbery sind begrenzt, so viel ist mal klar. Mit den sehr rechenintensiven visuellen Komponenten heißt es also haushalten. In der Software laufen mehrere unabhängige Tasks und meine Devise lautet, durch Umverteilung von Rechenzeit, den jeweils wichtigen Tasks zu unterstützen.

  1. Die Haupt-Ereignisschleife (rat_controller), in der alle events zusammenlaufen und verarbeitet werden.
  2. Der Sensortask, der fortlaufend den Arduino abfragt und von dort die Meßwerte der Ultraschall-Abstands-Sensoren, des Kompass usw. bekommt.
  3. Der Video-Tasks, der die Kamerabilder auswertet und nach „interessanten“ Objekten fahndet (mein kleiner gelber Ball)
  4. Darüber hinaus gibt es noch den Audio-Task, der zurzeit aber noch nicht aktiv ist (,weil noch nicht so wichtig).

Das alles spielt zusammen. Die Frage, ob die Meßfrequenz im Zusammenspiel mit der Videoauswertung akzeptable Ergebnisse liefert, erhoffe ich mir von den nächsten Experimenten.

 

OpenCV: Die Griechen und mein RAT

Eine Woche Kreta war einerseits sehr erholsam, andererseits war es eine erzwungene Bastelpause beim Projekt RAT. Viel Zeit, sich über Grundsätzliches Gedanken zu machen. Mein ganz privates „Quo vadis“. Im Kern bleibt natürlich der Weg das Ziel. Gleichwohl kann es nicht schaden, den Versuch einer Zieldefinition zu unternehmen.

Was also soll der kleine Racker letztendlich können?

  1. Die Umgebung wahrnehmen und daraus Handlungen ableiten. Der Begriff der Umgebung bedarf der genaueren Definition. Es geht um visuelle Wahrnehmung, also Gegenstände eines bekannten Musters (der gelbe Ball,  die rote Tasse, der olle Schuh,…)  oder gar Personen (mich, Mutti, irgendein anderer Mensch, Frau Merkel…). Umgebung bedeutet für mein Verständnis aber auch Hören. Der RAT soll über Spracherkennung verfügen und einfache, gesprochene Kommandos entgegennehmen und ausführen können. Entsprechende Frameworks werden im www reihenweise angeboten.
  2. Bewegung ohne Reue. Der RAT soll sich autonom durch die Gegend bewegen können, konkrete Ziele ansteuern und dabei  Hindernissen ausweichen.


 

Gucken

Nachdem nun die Kamera installiert ist, beginnen meine ersten Experimente mit der visuellen Navigation. Basis ist das OpenCV Framework, mit dem grundlegende Operationen bis zur Objekterkennung möglich sind. Eine API für Python ist vorhanden. Bei den ersten Versuchen beschränke ich mich darauf, das Einzelbild aus dem Stream auf verschiedene Weise umzurechnen. Das hilft letztlich bei einer weiterführenden mathematischen Analyse. Beispiel:

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