AI分析看电视行为

一、功能：

• 人脸识别：检查谁在看
• 头部姿态估计：检查是否在看
• 距离估计：检查是否离电视太近

二、硬件：

• Windows10或11（无需GPU）或MacOS 都测试可行
• 普通RBG USB摄像头

三、软件：

• python 3.7.10

pip安装一下依赖包

dlib
opencv-contrib-python（可能需要先卸载opencv-python：pip uninstall opencv-python）

点击下载权重文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat，放入./assets目录。

四、使用方法：

python demo.py --命令=参数

  -h, --help            显示帮助
  --mode MODE           运行模式：collect,train,distance,run对应：采集、训练、评估距离、主程序
  --label_id LABEL_ID   采集照片标签id.
  --img_count IMG_COUNT
                        采集照片数量
  --img_interval IMG_INTERVAL
                        采集照片间隔时间
  --display DISPLAY     显示模式，取值1-5
  --w W                 画面宽度
  --h H                 画面高度

4.1 自定义人脸识别照片

项目使用最简单的opencv内置的人脸识别算法（精度有限），需要识别自己的人脸请按以下步骤：

1. 采集照片：python demo.py --mode='collect' --label_id={人脸ID} --img_count={该ID采集照片数量，一般1-3张即可} --img_interval={照片采集间隔（秒）}；
2. **修改label：**修改./face_mode/label.txt文件，每行代表一个人，如1,恩培表示label_id=1的人脸叫恩培；
3. 训练模型：python demo.py --mode='train'训练人脸识别模型，模型是./face_model/model.yml；

4.2 设置距离参数

项目使用相似三角形原理估算（f为相机焦距）：

公式中的a取值为人眼角像素距离，参数在demo.py第27行self.eyeBaseDistance = 65，如果觉得距离不准，请修正这个参数，运行python demo.py --mode='distance'，保持相机和人眼睛高度一样，距离相机1.5m处。

4.3 主程序

python demo.py --mode='run' --w={宽度} --{高度} --display={显示模式}，display取值对应：

• 1：人脸框
• 2：68个人脸关键点
• 3：人脸梯形框框
• 4：人脸方向指针
• 5：人脸三维坐标系

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