Введение 3
Постановка задачи 5
Глава I. Теоретическая часть 6
1.1 Детектор границ Кэнни 6
1.2 Преобразование Хафа 8
1.3 Метод Виолы-Джонса 10
1.4 Обзор современных мобильных операционных систем 19
1.5 Обзор средств разработки 20
Глава II. Практическая часть 23
2.1 Реализация детектора мимических движения 24
2.2 Реализация функциональной части приложения 33
Выводы 40
Заключение 41
Список литературы
Прошло уже больше сорока лет с тех пор, как компания Xerox в 1973 году представила первый персональный компьютер Xerox Alto с графическим пользовательским интерфейсом, поддерживающий устройство, которое определило то, как человек будет взаимодействовать с компьютером на протяжении долгого времени - компьютерную мышь. С тех пор человеко¬машинные интерфейсы потерпели множество изменений, но тем не менее создание естественных, простых в управлении интерфейсов для различных устройств и приложений по-прежнему остается актуальной научной задачей. Благодаря стараниям ведущих ИТ-компаний развиваются различные решения, позволяющие человеку бесконтактно взаимодействовать с различными устройствами. Например, компания Microsoft разработала игровой контроллер Kinect, позволяющий пользователю управлять игровой консолью Xbox без помощи контактного игрового контроллера через устные команды, позы тела и жесты. Интересным направлением является и создание естественных пользовательских интерфейсов для смартфонов. Несмотря на то, что уже на протяжении нескольких лет сенсорный дисплей остается основным средством взаимодействия человека со смартфоном, компании Apple и Google активно развивают своих персональных программных агентов, которые предоставляют пользователю возможность “общаться” со смартфоном при помощи голосовых команд. Равным образом южнокорейская компания Samsung внедрила в свои смартфоны функцию Air Gesture, которая предоставляет пользователю возможность управления устройством при помощи жестов.
Интерес, который проявляют ИТ-компании к созданию новых способов взаимодействия со смартфоном вполне оправдан. Ведь ни для кого не секрет, что смартфоны стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они помогают нам экономить наше время, обеспечивая доступ практически к любой информации в нужный момент. С помощью смартфонов люди обмениваются фотографиями, выкладывая их в различные социальные сети или передавая их друг другу через современные мессенджеры. Согласно данным techinfographics[1] пользователи социальных сетей загружают более одного миллиона селфи каждый день. Наличие фронтальной камеры чуть ли не у каждого современного телефона еще больше популяризовала процесс съёмки селфи. Однако тенденция к увеличению габаритов современных мобильных устройств приводит к следующему неудобству: из-за больших размеров телефона, пользователю становится тяжело дотягиваться до кнопки спуска затвора фотокамеры, не уронив при этом сам телефон. А в холодное время года процесс съемки селфи усложняется еще и тем, что большинство современных смартфонов оснащены ёмкостными сенсорными экранами, которые не реагируют на прикосновения в перчатках, поэтому для создания селфи владелец смартфона вынужден снимать перчатки. Таким образом, привычный интерфейс взаимодействия человека и фотокамеры мобильного устройства становится недружелюбным.
Желая найти решение, которое бы упростило процесс съемки для всех любителей селфи, было обращено внимание на мимику человека, а вернее на её распознавание. Ввиду своей простоты и выразительности в качестве основы для мобильного приложения, позволяющего делать фотографии, были выбраны такие мимические движения, как подмигивание и улыбка
В ходе работы были получены следующие результаты:
1. Протестированы преобразование Хафа и детектор границ Кэнни для определения открытого глаза. Освещенность лица пользователя приложения оказалась критичным фактором при применении этих методов, поэтому от такого подхода было решено отказаться.
2. Сформирована обучающая выборка и обучен классификатор для детектирования открытого глаза средствами фреймворка OpenCV.
3. На основе метода Виолы-Джонса разработан алгоритм детектирования подмигивания и улыбки.
4. Реализовано приложение для iOS, позволяющее распознавать мимические движения и загружать фотографии в социальные сети. Данное приложение доступно на веб-сервисе GitHub[20].
Заключение
В рамках данной выпускной квалификационной работы был разобран и изучен процесс создания iOS приложения в среде Xcode. Было разработано приложение, способное распознавать такие мимические движения как подмигивание и улыбка, а также был реализован функционал работы с социальными сетями. Была изучена возможность интеграции языка C++ в Swift проект. В перспективе в данное приложение планируется добавить опцию съемки видео и распознавание дополнительных мимических движений. После чего разработанное приложение будет выложено в магазин приложений от Apple - AppStore на бесплатной основе.
