于恺 于方军

人脸识别技术是图像识别技术的应用方式之一，图像识别包括对象识别和定位，对象识别找出该区域中的确定对象，对象定位主要解决对象在哪里的问题。计算机通过处理视频数据，首先是对人脸进行检测，检测到人脸后对人脸进行跟踪。本实验使用YOLO算法，分析摄像头获取的图像，检测图像、识别出人脸并给出其位置坐标，根据坐标控制舵机转动来实现人脸的追踪。YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的物体识别和定位算法，其特点是运行速度快，可以用于实时系统。YOLO算法将原始图片分割成互不重合的小方块，通常是将图片划分为7×7=49个网格，每个网格允许预测出2个可能包含要检测对象的矩形框，总共49×2=98个矩形框。可以理解为98个候选区，每个区域看看有没有对象存在，以及具体位置在哪里。

项目设计

项目设计是验证基于YOLO的人脸追踪，体验如何从视频图像中找到人脸，并定位人脸位置，帮助学生了解人工智能的应用。在此实验基础上，可以进行应用拓展，如让学生讨论设计人脸跟踪风扇。

项目准备

硬件选择Micro：bit为主控板，这块主控板能够处理视频识别获取的信息、处理信息、执行相应的设备，在制作中需要一个控制风扇的马达和一个用于控制风扇方向的舵机。视频识别的主控为KOI，内部搭载一个通用的神经网络处理器，外部搭载一个640×480像素的摄像头获取图像信息，并在1.3寸240×240IPS像素显示屏显示摄像头获取的内容，其带有WIFI模块能够实现无线网的搭建，能够脱离计算机独立运行，这为学生后期人工智能的学习提供了物理条件。……