Austin's_Lab

이제 감정케어 시스템이 I.MX6Q 보드에서 어떻게 동작하는 지 포스팅하려고 한다. 전체 코드는 https://github.com/moon920110/Facial_Expression_Recognition에 올려두었다. 보드에서 구현되는 기능은 이렇다. 1. 웹캠을 이용한 얼굴 영역 검출 및 cropping, 카메라 화면 출력 2. 서버와 통신 3. GUI(터치스크린) 4. 감정에 따른 / 혹은 사용자의 요구에 따른 음악 실행 5. 사용자의 현재 상태와 재생되고 있는 음악의 이름 및 디렉토리를 출력할 CLCD 6. 사용자의 새로운 감정 상태를 표현할 Dot Matrix와 LED 7. 감정검출 on/off, GUI/카메라 화면 전환을 수행할 switch button 전체 연결된 코드는 위의 github에서 ..

4학년 1학기에 있었던 Embedded System과 Pattern Recognition 수업에서 병행하여 진행한 프로젝트이다. 개요I.MXQ6 보드에서 사용자의 얼굴을 검출하여 서버로 보내면 서버에서는 학습기가 얼굴 표정을 분석하여 사용자의 현재 감정상태를 검출한다. 검출된 감정은 다시 보드에 전달되고, 보드는 사용자의 감정 상태에 따라 보드에 내장된 기능들을 사용해 적절한 조치를 취함으로써 사용자의 감정을 케어해준다. 개발환경server O/S : Ubuntu 14.04Programming language : C++, python 3.5Library : tensorflow 0.12.0, opencv 2.13(I.MX6Q) / 3.1 (server), numpyNetwork protocol : TCP/..

Embedded System이라는 수업에서 Arm based embedded board를 활용한 Term project로 얼굴 표정인식을 진행하기로 했다. 얼굴 표정 인식은 아무래도 deep-learning을 활용해야하지 싶다. 실습용 embedded board로는 아무래도 deep-learning을 수행하기엔 무리가 있으므로 학습기는 내 PC(서버)에 올리는 것으로 하고, arm board에서는 실시간 얼굴 검출 및 서버로 전송을 하는 역할만 주기로 했다. 외에 인식된 내용을 바탕으로 board에서 해야할 일이 더 있지만 이번 포스팅에서는 논외이므로 바로 본론으로 들어간다. Arm board에서 얼굴 검출을 하기위해 여러 방법을 찾던 중, opencv에서 Haar feature를 이용한 얼굴 검출 알고..

본 프로젝트는 3학년 2학기 Capston Design 수업의 프로젝트로 수행한 것이다. lane tracing을 하여 길을 따라 농원을 돌아다니면서 농작물의 사진을 서버로 전송하고, 서버에서는 CNN을 통해 학습된 검출기로 전송받은 작물이 병충해에 감염되었는 지 여부를 판단한다. 작물이 병충해에 감염되었을 경우 어플리케이션에 푸시알림을 넣어줌으로써 사용자에게 실시간으로 병충해 발생 사실을 알려준다. 병충해 검출 자동화 시스템은 크게 3가지 부분으로 나누어 구성된다. lane tracing을 하며 돌아다니면서 작물의 사진을 찍어 서버로 전송하는 Raspberry Pi car, 학습된 분류기를 통해 병충해를 검출해내고 사용자에게 알림을 주는 서버, 마지막으로 서버와 통신하며 병충해 검출 여부, 검출 위치,..