iSightが入力デバイスに! 新タイプのUIライブラリ「touche」がOSSで公開 | パソコン | マイコミジャーナル
これぞiSightの有効活用法!? OpenCVの技術を利用したライブラリ「touche」(画面は「TFCoverFlowDemo」) カメラを入力装置として利用するライブラリ「touche」(eはアクサン付き) が、オープンソースソフトウェアとして公開された。動作環境は、iSightなどのカメラを備えたMac OS X 10.5 (Leopard)。ライセンスにはGPLv3を適用、ソースコードとサンプルソフト付きのバイナリパッケージは、Google Code上のWebサイト経由で提供される。 toucheは、オーストリア在住のGeorg Kaindl氏が開発した入力装置用のライブラリ。QuickTimeやCoreアニメーション、CoreイメージなどといったMac OS X Leopardベースの技術にくわえ、Intelが開発し後日オープンソース化した画像認識ライブラリ「OpenCV」を活
Opengazer: open-source gaze tracker for ordinary webcams
The Opengazer project is supported by Samsung and the Gatsby Foundation and by the European Commission in the context of the AEGIS project - open Accessibility Everywhere: Groundwork, Infrastructure, Standards) Opengazer is an open source application that uses an ordinary webcam to estimate the direction of your gaze. This information can then be passed to other applications. For example, used in
オープンソースの視線認識エンジン·Opengazer MOONGIFT
こういった技術がオープンソース化されるのは素晴らしいことだ。コンピュータはキーボードとポインタデバイスを使って操作するのが当たり前になっている。だがこれは今後も続くだろうか。いや、マルチタッチシステムに代表されるようにもっと自由に操作できるようになるはずだ。 目線でポインタデバイスを制御する その一つの可能性として視線はじゅうぶん可能性がある。既に体が不自由な人のためにも利用されているが、Opengazerはそれをオープンソースとして提供している。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはOpengazer、Linux向けの視線認識エンジンだ。 OpengazerはWebCamを使って顔を映し出す。そしてその視線の動きに応じてポインタデバイスを移動させることができる。画面の範囲は決して狭くなく、それでもきちんと認識して移動するのが凄い。 デモ動画はUbuntu上で動作しているようで、現在
Pythonで顔認識プログラム(OpenCV) - HDEラボ
HDEラボの桜井です。 もう11月、札幌は雪が降ったとか。 さて、今回はPythonの修行がてら、OpenCVを使って顔認識プログラムをやってみました。 OpenCVとは、Intelが開発・公開しているオープンソースのCVライブラリです。 まずは、実際に動作を見てみましょう。 下のテキストボックスにJPEG画像のURLを入力して、「顔認識」ボタンを押します。 ※認識できない場合もあるので、結構はっきりとした顔のある写真でやってみてください。 # wget http://downloads.sourceforge.net/opencvlibrary/opencv-1.1pre1.tar.gz?modtime=1224465510&big_mirror=1 # tar zxvf opencv-1.1pre1.tar.gz # cd opencv-1.1pre1 # ./configure --
opencv.jp - OpenCV: 物体検出（Object Detection）サンプルコード -
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 359, 最終変更日時: 2007-12-26 17:10:23 +0900 (水, 26 12月 2007) ■ 物体検出 OpenCVで用意されている物体検出は，（Haar-like特徴を利用した）ブーストされた弱分類器のカスケードを用いている． 細かいアルゴリズムに関しては，リファレンスおよびその他の参考文献に譲るが，分類器は大まかに以下のように構成されている． Haar-like特徴を入力にとる決定木を，基本分類器とする． ブースティング技法を用いて，いくつかの基本分類器を複合させてステージ分類器が構成される． ステージ分類器が数珠つなぎに連結され，最終的なカスケードが構成される． 認識時に入力される画像は，カスケードの各ステージにおいて評価され，途中で棄却されればその部分画像には物体がない，全てのステージをパス
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