Rozpoznawanie twarzy z Raspberry Pi i OpenCV

Opis

Szkolenie łączy praktyczne zastosowanie systemów wbudowanych z zaawansowanymi technikami rozpoznawania twarzy. Uczestnicy poznają proces implementacji systemu rozpoznawania twarzy na platformie Raspberry Pi z wykorzystaniem biblioteki OpenCV. Program realizowany jest w formie warsztatów, gdzie 80% czasu poświęcone jest na praktyczne ćwiczenia. Zajęcia prowadzone są w małych grupach, co zapewnia indywidualne podejście do każdego uczestnika.

Profil uczestnika

• Programiści Python zainteresowani systemami wizyjnymi
• Inżynierowie systemów wbudowanych
• Specjaliści Computer Vision chcący poszerzyć wiedzę o systemy embedded
• Deweloperzy aplikacji IoT
• Inżynierowie automatyki
• Entuzjaści technologii AI pracujący z systemami wbudowanymi

Agenda

1. Wprowadzenie do systemów wizyjnych
   • Architektura systemów rozpoznawania twarzy
   • Konfiguracja środowiska Raspberry Pi
   • Podstawy przetwarzania obrazu w OpenCV
   • Przygotowanie kamery i optymalizacja parametrów
2. Detekcja twarzy
   • Implementacja detektora Haar Cascade
   • Ekstrakcja cech charakterystycznych twarzy
   • Optymalizacja wydajności detekcji
   • Obsługa różnych warunków oświetleniowych
3. Rozpoznawanie twarzy
   • Tworzenie i zarządzanie bazą danych twarzy
   • Implementacja algorytmów rozpoznawania
   • Techniki normalizacji obrazu
   • Metody zwiększania dokładności rozpoznawania
4. Integracja i optymalizacja
   • Implementacja systemu w czasie rzeczywistym
   • Optymalizacja zużycia zasobów
   • Metody zwiększania wydajności
   • Tworzenie interfejsu użytkownika

Korzyści

• Praktyczna wiedza z zakresu implementacji systemów rozpoznawania twarzy
• Umiejętność tworzenia wydajnych aplikacji na platformie Raspberry Pi
• Znajomość technik optymalizacji systemów wizyjnych
• Doświadczenie w integracji OpenCV z systemami wbudowanymi
• Zdolność projektowania systemów działających w czasie rzeczywistym
• Umiejętność dostosowywania parametrów systemu do różnych warunków

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość języka Python
• Ogólna wiedza z zakresu przetwarzania obrazu
• Podstawy programowania systemów wbudowanych
• Znajomość podstaw systemów Linux

Zagadnienia

• Architektury systemów rozpoznawania twarzy
• Biblioteka OpenCV i jej zastosowania
• Detekcja obiektów w obrazie
• Ekstrakcja cech charakterystycznych
• Algorytmy rozpoznawania wzorców
• Przetwarzanie obrazu w czasie rzeczywistym
• Systemy wbudowane Raspberry Pi
• Optymalizacja wydajności
• Kalibracja kamer
• Bazy danych biometryczne
• Normalizacja obrazu
• Walidacja i testowanie systemów wizyjnych

Poznaj naszą firmę