Projekt piVision
Hierbei handelt es sich um ein interdisziplinäres Forschungsprojekt aus dem Bereich Computer Vision. Unser Projektteam entwickelt und implementiert dabei neuartige Algorithmen, um menschliche Gesichter auf einem digitalen Foto zu detektieren und zu identifizieren. Als besondere Herausforderung sollen diese Algorithmen nicht nur sehr hohe Trefferquoten aufweisen, sondern auch noch auf einem Raspberry Pi-Mikrocomputer, der über relativ geringe Rechenleistung verfügt, sinnvoll funktionieren.
Ein wesentlicher Baustein für den Erfolg des Projektes ist dabei die enge Kooperation des Projektteams, das sich aus Spezialistinnen und Spezialisten aus sechs verschiedenen Instituten und mit sehr unterschiedlichem fachlichen Hintergrund zusammensetzt. Gemeinsam haben Fachpersonen aus den Gebieten Mathematik, Informatik, Physik und Ökonomie verschiedene Strategien entwickelt und implementiert.
Zu den erfolgversprechenden Methoden gehören dabei nicht nur traditionelle Ansätze wie beispielsweise eigenfaces, sondern auch local binary pattern histograms in Kombination mit
support vector machines, oder Methoden des deep learnings, die auf neuronalen Netzen basieren.
Hier ein kleines Video, das das Projekt und die Performance der Echtzeit-Gesichtserkennung auf einem Raspberry Pi darstellt.
Die Performance des convolution neural network (CNN) Klassifiers gibt es in diesem Video.
Die wichtigsten Ideen und Methoden, um deep learning Algorithmen effizient auf der Raspberry Pi Architektur zu realisieren, werden wir in einem Paper auf der Eurographics-Konferenz 2015 vorstellen.