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Computer Vision - Principi di Head Detection e di Hand Tracking

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Anteprima della tesi: Computer Vision - Principi di Head Detection e di Hand Tracking, Pagina 5
1.4. SITUAZIONE DI PARTENZA
Questa demo implementa l’head detection e un rudimentale hand detection
ed hand tracking, associando alla mano il puntatore del mouse del computer
sul quale si sta lavorando.
Quindi, requisito fondamentale per poter utilizzare l’applicazione e` possede-
re una webcam. Il software, dotato di interfaccia grafica ridotta al minimo,
riconosce il viso della persona che sta di fronte al terminale (fino ad una
distanza di circa 3-4 metri, dipende molto dal tipo e dalla risoluzione della
webcam) basandosi sui classificatori haar-like (vedi sezione 3.4.2). Il pro-
gramma mostra in una finestra il video (per essere precisi, una sequenza di
frame) catturato dalla webcam e se viene riconosciuto un viso, esso viene
evidenziato da un quadrato che lo racchiude. Inoltre, solo quando vi e` la pre-
senza di un viso, viene disegnato al suo fianco un rettangolo, chiamato work
area (la cui grandezza e` proporzionale alla grandezza del viso e quindi alla
distanza dalla webcam): il programma ora si aspetta che all’interno di esso
compaia la sagoma di una mano e, una volta riconosciuta, viene interrotto il
processo di head-detection. Quando una mano viene riconosciuta all’interno
della work area, viene associata ad essa un pallino rosso e contemporaneamte
il processo di head detection si interrompe. Muovendo la mano, il pallino
si muovera` con essa. Al suo movimento, viene associato il movimento del
cursore del mouse, ovviamente rispettando le proporzioni dello schermo sul
quale si lavora. Quando si fa uscire il pallino dalla work area, il processo di
head detection riprende per iniziare una nuova sessione.
1.4 Situazione di Partenza
Lo stato dell’arte ad inizio stage era ai primordi, in quanto di concreto c’era
solamente l’idea del progetto. Nessuno all’interno dell’azienda, almeno nella
sede dove ho svolto lo stage, aveva conoscenze specifiche riguardo le OpenCV,
ovvero la libreria che avrebbe dovuto fornirmi gli strumenti necessari per lo
sviluppo del software.
Nel primo approccio con l’ambiente aziendale ho conosciuto le persone che
lavoravano nel mio stesso ufficio, e mi e` stato utile per capire a chi avrei
potuto chiedere aiuto in caso di bisogno: purtroppo le loro conoscenze in
ambito di elaborazione delle immagini era abbastanza scarso, considerando
anche il fatto che nella sede di Padova si sviluppano prettamente gestionali
e applicativi web. Ho trovato un valido appoggio invece, nel momento in cui
ho dovuto installare sul computer assegnatomi il software necessario per lo
sviluppo del codice, libreria OpenCV compresa.
I frequenti incontri con il committente, il quale mi ha anche fornito una copia
10
Sitografia automatica

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Informazioni tesi

  Autore: Luca Davanzo
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Padova
  Facoltà: Scienze e Tecnologie Informatiche
  Corso: Informatica
  Relatore: Fabio Aiolli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 69

FAQ

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classificatori
computer vision
hand detection
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head detection
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object tracking
opencv
skin detection
training
viola jones
visual studio

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