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厉害了,程序员用深度学习写了个老板探测器

程序员之家  · 公众号  · 程序员  · 2017-01-06 22:07

正文

本文转载自微信号51CTO  号名熊小妹


如果上班的时候想放松一下,或者直说想偷偷懒,看点和工作无关的网页,这时候万一老板突然出现在背后,会不会感到很难堪呢?


有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。


一个日本程序员决定自己动手,编写一个一劳永逸的办法,我们来看看他是怎么实现的吧~



思路很直接:用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸,如果确认是老板的话,就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。

整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉老板的人脸。



任务是这样的


当老板接近我的工位时,电脑就会自动切换屏幕


办公室的情况如下:


从老板的座位到我的座位大约6~7米,他会在离开座位后4到5秒钟到达我的座位,因此,需要在这之前隐藏屏幕,所以时间比较紧迫。



策略


首先需要让电脑完成对老板面部的深度学习。然后在我的办公桌上摆上一个网络摄像头,让摄像头对着通道,当网络摄像头捕捉到老板的脸时就切换屏幕。


嗯,这是一个完美的项目。先取一个好名字,就叫Boss Sensor(老板探测器)好了。


Boss Sensor的简单结构图如下:



处理过程分为三步:

  • 网络摄像头实时拍摄图像

  • 学习模型检测和识别所拍摄图像的人脸

  • 如果识别结果是老板则切换屏幕


所需要的技术实现只有三项:

  • 拍摄人脸图像

  • 识别人脸图像

  • 切换屏幕


一步步完成之后整合就可以了。



拍摄人脸图像


首先找一个网络摄像头,我用的是BUFFALO BSW20KM11BK摄像头,大家随便找个清晰度够的就可以了。



最好不要用相机自带的识别软件裁剪人脸,因为后面的深度学习过程还需要处理。所以,我用Python和OpenCV编写了一段裁剪人脸图像的脚本。


偷拍到的人脸图像比我之前设想的更清楚▼



识别人脸图像


接下来,要用机器学习教会电脑识别老板的脸。


我们需要以下三个步骤:

  • 采集图像

  • 图像预处理

  • 建立机器学习模型


让我们一个接一个看一下。



采集图像






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