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Human Recogniser

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by

mariem baraoumi

on 30 June 2017

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Transcript of Human Recogniser

Video funzionamento

Le funzionalità presenti nell'applicazione sono state realizzate mediante l'utilizzo di api (application program Interface) fornite da Microsoft. Esse vengono richiamate dal client ogni volta che si avvia l'applicazione.

L'applicazione


L'applicazione è composta in modo tale da fornire all'utente la possibilità di scegliere tra cinque diverse operazioni interagendo con i relativi pulsanti.La prima è quella di riconoscere un viso umano all'interno di una foto, posizionando un landmark su di essa. Questa prima funzionalità restituisce anche altre infomazioni quali: l'età, genere, colore dei capelli e molte altre. La terza ha come scopo quello di raggruppamento, ovvero: organizza molti visi non identificati in gruppi in base alle rispettive somiglianze visive, restituendo una lista in ordine decrescente dei visi più simili a quello del soggetto iniziale.
Kanban board
Per raggiungere gli obbiettivi, abbiamo usato una metodologia di Continuous Delivery (consegna continua non appena le cose sono pronte per andare in produzione) e, per determinare lo stato dei lavori, ci siamo serviti di una bacheca Kanban (o Kanban board). All'interno di essa, abbiamo definito gli stati di lavorazione di ogni elemento (Product Backlog Item) e, progressivamente, abbiamo spostato le schede a mo' di post-it per sottolineare ai gestori dei team (i coach Alessandro e Gabriele) lo stato di avanzamento dei lavori.
Obiettivi del progetto

Agile@School ha avuto l'obbiettivo di accompagnarci nella gestione del progetto per il riconoscimento facciale da ogni punto di vista, a partire dalla gestione dei tempi, per poi passare alla software selection. In più, con esso, avevamo anche un fine personale e di team, ovvero quello di crescere individualmente nel gestire tutte le risorse e quello della condivisione di quest'ultime con i membri del proprio e degli altri team.
Human Recogniser
Il riconscimento facciale
Il riconoscimento facciale è il processo di identificazione di una o più persone in immagini o video tramite l’analisi e il confronto di pattern. In genere, gli algoritmi per il riconoscimento facciale estraggono le caratteristiche facciali e le confrontano con un database per trovare la migliore corrispondenza. Il riconoscimento facciale è parte importante di molti sistemi di biometria, sicurezza e sorveglianza. È possibile utilizzare tecniche di computer vision per eseguire l’estrazione di caratteristiche per codificare le discriminanti necessarie per il riconoscimento facciale sotto forma di vettore compatto di caratteristiche utilizzando tecniche e algoritmi quali:
Calcolare la distanza tra i punti di riferimento facciali rilevati, quali occhi, naso e labbra.
Grazie a questa esperienza abbiamo capito la differenza tra l'approccio TOP DOWN (metodo Whaterfall) in cui si analizza tutto il possibile subito, si implementa poi, e si testa alla fine con stime anticipate (spesso errate a causa della natura variabile dei software), ed il metodo ITERATIVO, con il quale, si determinano periodi di ripetizione di azioni (analizzare, sviluppare, correggere, misurare, imparare) fissi oppure anche dettati dal concetto di rilascio continuo (non appena pronto qualcosa di consegnabile, si va in produzione)
Conclusioni
Immagini KanBan Board
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