原创深度：使用OpenVINO™工具套件洞察顾客心情（二）

由 cathy 提交于周四, 19 九月 2019 - 14:15

作者：M. Tim Jones 贸泽电子

在上一篇文章<a href="http://mouser.eetrend.com/content/2019/100045183.html">“使用OpenVINO™工具套件洞察顾客心情（一）”</a>中，我们介绍了Intel®OpenVINO™工具套件中Shopper Mood应用程序的工作流程。本文，我们将探讨OpenVINO™工具套件的强大功能和广泛应用。

为什么说这个工具很酷

使用英特尔®的OpenVINO™分发版和大约600行Go代码，就可以实现十年前需要非常专业的硬件和软件才能实现的面部表情检测。很多复杂的工作内嵌到了被预先训练用于面部和表情检测的深度学习模型中。然后，通过“胶水代码”来加载这些模型，并将捕获的帧提供给模型进行处理和分类。当与功能强大的硬件（如基于第6th代英特尔® 酷睿™处理器的硬件或由英特尔Movidius™ X VPU驱动的英特尔经计算棒2）搭配使用时，可以获得出色的推理速度，从而实现实时分析。

改写示例应用程序

面部表情的实时检测有着广泛应用，有很多都是商业应用。比如了解顾客的情绪，但是也可以用来帮助患有某种面部识别障碍的人。据估计，2%的普通人群患有发育性面容失认症。这种病症会影响人们识别面部或面部表情的能力（表达性失认症）。Shopper Mood应用程序可以识别患有发育性面容失认症的个体的面部和面部表情。

此外，还可以考虑将此技术应用于增强虚拟现实。随着越来越多的嵌入式设备开始支持深度学习，可能的增强虚拟现实用例也在不断增加。例如，可以在眼镜上集成摄像头和实时面部检测功能。在你戴着眼镜时，如果有人从你身边经过，就会在眼镜捕获的图像上呈现一个虚拟覆盖层，描述这个人被推理出的面部表情。

这很容易让人想到其他应用。使用工具套件自带的示例代码，您只需要利用Shopper Mood应用程序的输出分类即可。

学习资源

● 在英特尔® 物联网开发套件的GitHub页面上进一步了解此演示程序。

● 胶水应用程序使用C++和Go语言开发。该分发版包含面向OpenVINO™的英特尔®优化版人脸检测和情绪检测模型。使用Ubuntu 16.04 LTS Linux操作系统、英特尔® 分发版OpenVINO™工具套件和OpenCL™ 运行时套件，可以轻松体验此应用程序。

● 您还可以使用AIoT开发套件快速启动开发工作，此套件预装了Ubuntu、OpenVINO™、Intel®Media SDK和Intel®System Studio 2018，并基于英特尔® 酷睿™处理器，同时包含一些教程来帮助用户快速启动和运行。

● 您还可以使用基于英特尔®Apollo Lake™ 平台的AAEON UP Board开发板。

作者简介

M. Tim Jones是一位经验丰富的嵌入式固件架构师，拥有超过30年的架构和开发经验。Tim曾撰写过多本书和许多文章，涉及软件和固件开发的各个领域。他的工程背景包括为地球同步轨道航天器开发内核以及嵌入式系统架构和协议开发。

相关阅读：

使用OpenVINO™工具套件洞察顾客心情（一）

英特尔神经计算棒2：

https://www.mouser.cn/new/Intel/intel-neural-compute-stick-2/

GitHub：

https://github.com/intel-iot-devkit/shopper-mood-monitor-cpp/

OpenVINO™工具套件：

https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit

AAEON UP Squared板：

https://www.mouser.cn/new/aaeon-up/aaeon-up2-squared-boards/

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原文链接：

https://www.mouser.cn/blog/measuring-shopper-mood-openvino-toolkit

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