120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ детектора лиц на основе сверточных нейронных сетей (CNN) с последующим алгоритмом отслеживания движущихся объектов (например, алгоритмом опорных векторов или методом опорных точек). Давайте рассмотрим основные шаги и архитектуру модели для такой задачи.

      Построение модели для обнаружения лиц в видео

      1. Детектор лиц на основе CNN

      Для начала нам нужно построить модель для обнаружения лиц в кадрах видео. Мы можем использовать предварительно обученную модель, такую как Single Shot MultiBox Detector (SSD) или You Only Look Once (YOLO), которые показывают хорошую производительность в реальном времени.

      Пример архитектуры модели SSD для обнаружения лиц:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2

      from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Reshape

      from tensorflow.keras.models import Model

      # Загрузка предварительно обученной модели MobileNetV2 без полносвязных слоев

      base_model = MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')

      # Замораживаем веса предварительно обученной модели

      base_model.trainable = False

      # Добавляем дополнительные слои для детекции лиц

      x = base_model.output

      x = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)

      x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)

      predictions = Conv2D(4, (3, 3), activation='sigmoid', name='face_detection')(x) # 4 координаты bounding box'а

      # Компилируем модель

      model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      ```

      2. Отслеживание лиц в видео

      После обнаружения лиц на каждом кадре видео необходимо отслеживать эти лица в последующих кадрах. Для этого можно использовать алгоритмы отслеживания объектов, такие как Kalman Filter или SORT (Simple Online and Realtime Tracking). В данном примере рассмотрим использование SORT для отслеживания лиц.

      Пример использования SORT для отслеживания лиц:

      ```python

      from sort import Sort # pip install sort

      tracker = Sort()

      # Пример получения bounding box'ов из модели детекции лиц

      frames = [] # список кадров видео

      # Для каждого кадра:

      # Получаем bounding box'ы с помощью модели детекции лиц

      # Передаём bounding box'ы в SORT для отслеживания

      detections = model.predict(frame)

      tracked_objects = tracker.update(detections)

      # Отрисовываем tracked_objects на кадре видео

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Детектор лиц на основе CNN: В примере используется MobileNetV2 как базовая модель без полносвязных слоев. Мы добавляем несколько свёрточных слоёв для улучшения точности детекции лиц. Финальный слой используется для предсказания bounding box'ов лиц на изображении.

      2. Отслеживание лиц в видео: После детекции лиц на каждом кадре видео используется алгоритм отслеживания SORT для непрерывного отслеживания этих лиц на последующих кадрах. SORT осуществляет ассоциацию и отслеживание объектов на основе истории и предсказаний.

      Преимущества использования такой модели

      – Высокая СКАЧАТЬ