EO_Medical_504

Come effettuare un riconoscimento facciale conmascherina Tiziano Albani European Sales and Business Development VIA Technologies Lo Starter Kit VIA SOM-9X35 fornisce una piattaforma completa che facilita lo sviluppo di applicazioni di visione “intelligente” per dispositivi Edge AI VIA SOM-9X35 è la piattaforma sviluppata da VIA Tech- nologies per accelerare lo sviluppo dei dispositivi Edge AI. Il modulo è alimentato dal processore quad-core Me- diaTek i350 e supporta Yocto 3.1 e Android 10. È disponi- bile in una varietà di configurazioni, incluso lo Starter Kit VIA SOM-9X35. Composto da un pannello LCD MIPI da 7” più touchscre- en, due altoparlanti, un microfono, un modulo fotocame- ra da 13 MP, scheda carrier VIA VAB-935 e altri accessori, il kit include tutti gli elementi necessari a sviluppare un dispositivo Edge AI e combina i principali componenti di elaborazione, video e display in un unico pacchetto, for- nendo le prestazioni e le funzionalità necessarie a crea- re applicazioni di visione “intelligente” per ambienti di vendita al dettaglio, commerciali, medici e industriali. Di seguito, attraverso alcuni esempi, verranno illustrate diversi tipi di possibili applicazioni con il VIA SOM-9X35 Starter Kit e spiegato l’utilizzo della piattaforma per cre- are un dispositivo Edge AI per riconoscimento facciale con mascherina. Riconoscimento facciale con mascherina su Android: API e librerie Il modo più semplice per iniziare a creare un’applicazio- ne che utilizza intelligenza artificiale e visione artificiale consiste nello sfruttare la grande quantità di API (Appli- cation Programming Interface) disponibili online gratu- itamente. Le API consentono agli sviluppatori di lavorare con modelli di rete neurale approfonditi e accurati, senza la necessità di dover produrre da zero complicati codici, e vengono normalmente sviluppate da grandi aziende quindi sono ben documentate, semplici da imparare e da utilizzare. Google, ad esempio, ha sviluppato due API molto utili per il riconoscimento facciale con mascheri- na: CameraX API realizzata per semplificare il lavoro con le applicazioni della fotocamera, essenziale per un’appli- cazione che utilizza la visione artificiale, consente di la- vorare con il modulo della fotocamera in bundle con lo Starter Kit VIA SOM-9X35; Google’s ML Kit che fornisce una suite di API per diversi ambiti del machine learning, come face detection e object recognition . TensorFlow, ad esempio, viene utilizzato per realizzare modelli necessari a rilevare se la mascherina viene in- dossata o meno. Questa libreria è molto ampia, c’è molto da imparare quando ci si lavora, e il processo viene sem- plificato grazie a numerosi strumenti: Google Colab , che offre numerosi tutorial sull’implementazione di Tensor- Flow, offre accesso gratuito alle risorse GPU di Google e riduce il compito del processore dei modelli di addestra- mento. Per modelli più piccoli VIA ha prodotto uno stru- mento molto utile, originariamente per il VIA Pixetto, chiamato Machine Learning Accelerator che genera per l’utente il codice TensorFlow. Generazione di set di dati Per il riconoscimento facciale con mascherina, è possibi- le si debba creare il proprio set di dati per sviluppare un modello personalizzato. TensorFlow non ha un set di dati specifico per le persone che indossano e non indossano le mascherine, ma in rete esistono diversi set di dati già realizzati da altri, ecco un esempio: https://github.com/ prajnasb/observations . INTELLIGENT VISION EO MEDICAL - SETTEMBRE 2022 IX