10、智能警报与手势控制应用开发：从人脸猫脸识别到头部手势识别

智能警报与手势控制应用开发：从人脸猫脸识别到头部手势识别

人脸与猫脸识别智能警报系统开发

在开发智能警报系统以识别特定人物和猫时，我们遇到了一些挑战。当前的探测器在识别正面猫脸方面表现不错，但有时会将正面人脸的中心误判为正面猫脸。为了改进这一问题，我们可以考虑使用更多的人脸数据库作为负训练图像，或者使用多种哺乳动物的面部图像作为正训练图像，以创建一个更通用的哺乳动物面部探测器。

规划 Angora Blue 应用

Angora Blue 应用复用了之前创建的检测和识别模型，它是一个相对线性和简单的应用，没有图形用户界面（GUI），也不修改任何模型。其执行流程如下：
1. 从文件中加载人类和猫科动物的面部检测和识别模型。
2. 从相机捕获实时视频，对每一帧视频执行以下操作：
- 检测帧中的所有人脸，对每个人脸进行识别。如果某个人脸以一定的置信度被识别出来，则发送电子邮件警报并退出应用。
- 检测帧中的所有猫脸，丢弃与人类面部相交的猫脸（因为我们的猫脸探测器有时会将人脸误判为猫脸）。对每个剩余的猫脸进行识别。如果某只猫脸以一定的置信度被识别出来，则发送电子邮件警报并退出应用。

Angora Blue 能够在 Raspberry Pi 上运行，其小巧的尺寸使其成为隐藏警报系统的理想平台。确保 Pi 或其他设备连接到互联网，以便发送电子邮件消息。

实现 Angora Blue 应用

Angora Blue 应用使用三个新文件： GeomUtils.py 、 MailUtils.py 和 AngoraBlue.