軟體成果

首先是人臉偵測的部分，在第四章流程圖中的 Face Detect[15]為應用在人 臉辨式之範例，於韌體層整合出使用者角度的子程式，必能加速應用層面的發展，

此節以人臉偵測為例，介紹如何整合成使用者角度之子程式。如 4-1 節所提到的 圖中，DVSDK 及 OS 層是尚未修改的原始部分，如想要驅動 DM368 人臉辨識之使 用，透過了 DVSDK 層作為畫面中扮演偵測人臉的角色，並且編寫為演算法的子程 式，在 4-1 節所提到的圖中，Algorithm Library 層的角色，就是方便於 DVSDK 層的使用，並且可以依據使用者修改較為少變動之參數。最後包裝成為使用者可 直接呼叫的子程式，在 4-1 節所提到的圖中是屬於 Wrapper Library，在此層中 的呼叫方式依照使用者常用之參數做為調整，如 int Kasen_FD (W, H, Input, face_start, face_end);只需給定系統畫面長、寬、畫面輸入等資料，便會起用 人臉偵測之功能，並於各個人臉之起始以及結束位置起用 OSD 畫線之功能。下圖 為此流程圖之圖示

上圖為為修改韌體後的包裝方式，由 DVSDK 原始資料庫建立演算法資料庫，

最後在包裝成為「Wrapper Library」這類型的子程式 圖 5- 3 程式的包裝方式

示

在上列展示中顯示了此論文提出系統當中的人臉偵測及 OSD 畫直線之功能，

並且使用 USB 介面做為數位影像輸出之結果。以下展示的輸入、輸出皆為 VGA (640x480)畫質之結果，並且透過類比(Composite)的方式做為輸出結果。

「影像縮小」及「OSD 貼圖」於第四章 4.3.3 部分以及第四章後半部皆有部 分展示，如下圖所示即為整合了許多子韌體程式功能程式化之結果

上圖為「影像縮小」、「OSD 貼圖」 、「OSD 劃線」及「OSD 字串」之功能顯示 於同一個視窗內，左上角的黑底白字之字串即為「OSD 字串」；右下角黑色矩形 即為「OSD 貼圖」之結果，畫面中的斜線為「OSD 劃線」之結果

在完成了許多韌體層的子程式後，接著以下即是「電子牆」藉由此篇論文所 提出的系統所呈現的結果，首先是簡易的測試電子牆之功效，如下列圖所示

圖 5- 5 韌體之各個程式結果

圖 5- 6 使用 GMM 建立背景後的圖

當有前景進入時，

使用白色的線做為標示

當前景為不被允許 的方向通過電子牆時，

便使用黑色的框表示，

並持續追蹤

「電子牆」的可行性已被確認，持續追蹤物體的機制由以下的結果來驗證，

並且加入了遮蔽物做為展示

圖 5- 7 驗證電子牆之可行性的實驗結果

當有前景進入時，

使用白色的線做為標示，

此物體為遮蔽物

當第二個前景出現時，

也使用白色的框表示，

並持續追蹤

當有目標物侵入電子牆，

使用黑色的框表示

闖入電子牆的目標物，

使其持續追蹤，

並不影響正常的前景

即使闖入電子牆的目標物 又回復到被允許的位置，

依然持續追蹤

即使兩物體又分開，

依然分別持續追蹤

上圖列為多重物體的追蹤結果

上圖的例子中，驗證了持續追蹤的能力，雖場景不致太複雜，但同時證明此 概念的可行性，由額外的影片證明，是可達成Real-Time的目標的。同時藉由上 述的幾個例子，驗證了「電子牆」的可行性，並且做為追蹤達到良好的機器智慧 效果。

圖 5- 9 電子牆之應用結果