Trong dự án này, bạn sẽ tạo 1 AI-sức mạnh nhận diện khuôn mặt, sẽ thêm vào icon cảm xúc vào gương mặt bạn.
Bạn sẽ sử dụng model được traning trước để nhận dạng gương mặt trên một webcam trực tiếp, và lập trình các hiệu ứng sử dụng kết quả nhận dạng. Nếu máy tính bạn không có webcam, có thể lập trình trên ipad.
Đây là phần tiếp theo của Lập trình AI sử dụng Scratch ? Hiển thị icon cảm xúc khi phát hiện gương mặt. Các bạn xem Phần 1 tại đây.
Phần này sẽ cập nhật dự án của bạn để sprite khớp với góc khuôn mặt của bạn, vì vậy mặt nạ khớp với khuôn mặt của bạn khi bạn nghiêng đầu!
1. Nhấp vào Tạo một biến và tạo một biến gọi là "angle"
2. Nhấp vào nút Tạo khối
Điều này sẽ sử dụng dự đoán của mô hình học máy về vị trí của mắt bạn và tính toán góc giữa hai điểm đó. Tập lệnh cần bốn số đầu vào: hai cho vị trí của mắt trái, hai cho vị trí của mắt phải.
4. Thời gian cho một số lượng giác!
Tạo tập lệnh này sử dụng atan để tính toán góc giữa hai điểm. Nó hơi phức tạp - bạn cần sao chép nó một cách cẩn thận. Bạn có thể hiểu nó đang làm gì không?
5. Cập nhật tập lệnh của bạn để sử dụng hàm lượng giác mới của bạn
6. Kiểm tra lại dự án của bạn bằng cách nhấp vào Cờ xanh
Thử nghiêng đầu và kiểm tra xem mặt nạ biểu tượng cảm xúc có xoay để khớp không.
7. Thêm trang phục thứ hai vào nhân vật của bạn
8. Chọn một biểu tượng cảm xúc khuôn mặt khác. Làm cho nó phù hợp với kích thước và vị trí của khuôn mặt trong trang phục đầu tiên.
9. Thêm một tập lệnh mới để chuyển đổi giữa hai trang phục của bạn, để mặt nạ của bạn hoạt hình.
10. Nhấp vào Cờ xanh để kiểm tra
Mặt nạ biểu tượng cảm xúc của bạn sẽ di chuyển để khớp với vị trí của khuôn mặt bạn trong webcam. Nếu bạn nghiêng đầu, nó sẽ xoay để khớp.
Nếu bạn di chuyển đến gần webcam, nó sẽ tăng kích thước để phù hợp.
Nếu bạn di chuyển xa hơn khỏi webcam, nó sẽ giảm kích thước để phù hợp.
Bạn đã làm gì
Bạn đã thực hiện một dự án Scratch bằng cách sử dụng kỹ thuật máy học được gọi là nhận diện khuôn mặt: phát hiện vị trí của khuôn mặt trong ảnh.
Có hai giai đoạn để thực hiện điều này.
Giai đoạn đầu tiên: "phát hiện đối tượng". Nó tìm thấy một phần của bức ảnh có vẻ như có một khuôn mặt. Hãy nghĩ nó giống như máy tính vẽ một hộp xung quanh nơi nó dự đoán một khuôn mặt.
Giai đoạn thứ hai: dự đoán hình dạng. Nó dự đoán vị trí mà mắt, mũi và miệng có nhiều khả năng nằm trong hộp được vẽ ở giai đoạn đầu tiên. Điều này đôi khi được mô tả là phát hiện "các điểm mốc trên khuôn mặt".
Công nghệ này được sử dụng như thế nào?
Những gì bạn đang làm không phải là "nhận dạng khuôn mặt". Dự án của bạn không nhận dạng được khuôn mặt của ai trong ảnh. Đó là bởi vì mô hình được đào tạo trước mà bạn đang sử dụng chưa được đào tạo với các ví dụ về ảnh của một người cụ thể.
Nó chỉ đang tìm kiếm thứ gì đó giống khuôn mặt người, bởi vì nó đã được huấn luyện với các ví dụ về các bức ảnh có nhiều khuôn mặt khác nhau.
“Nhận diện khuôn mặt” là một khả năng hữu ích. Bạn có thể đã thấy các ứng dụng dành cho thiết bị di động sử dụng bộ lọc khuôn mặt video để thêm các hiệu ứng thú vị vào video, giống như bạn đã làm trong dự án này.
Các công dụng khác trong thế giới thực bao gồm khả năng tự động làm mờ khuôn mặt của mọi người trong ảnh khi bạn không có quyền xuất bản khuôn mặt của họ hoặc tự động đếm số người mà máy quay video có thể nhìn thấy.
Hãy truy cập vào trang Facebook tại đây để xem không bỏ lỡ những bài lập trình thú vị khác nhé!
Nhiều người cũng xem các bài viết liên quan khác:
>>9 lợi ích mà phương pháp giáo dục stem mang lại
>>Tại sao nên cho trẻ học lập trình Scratch ?
>>[Làm thế nào] Lập trình thú cưng ảo cho bé gái - Tớ học lập trình (cho người mới)
>>[Làm thế nào] Cùng đua xe nào - Tớ học lập trình (cho bé trai)
Nhận xét
Đăng nhận xét