Bunu Neden İnşa Ettim?
"Makine Öğrenimi tabanlı kimlik doğrulama modelleri için yüz veri setlerinin çıkarılması ve temizlenmesi ciddi bir darboğazdır. Bu bağımsız C++ aracını, ham MP4 dosyalarından ve canlı işletim sistemi video akışlarından normalize edilmiş ve doğrulanmış yüz matrislerini otomatik olarak çıkarmak için geliştirdim. Ağır GUI ekran yakalama yazılımlarını tamamen aradan çıkararak doğrudan bellek seviyesinde çalışır."
Mimari & Kararlar
Mimari, OpenCV ile Windows işletim sistemini doğrudan haberleştirir. Masaüstü görüntü yakalama işlemi, `BitBlt` ve `GetBitmapBits` üzerinden native Windows GDI'a kanca atılarak (hooking) gerçekleştirilir ve ham Device Context (HDC) belleği doğrudan OpenCV `cv::Mat` tamponlarına (buffer) map edilir. Yüz ve özellik tespiti, CPU döngülerini minimize etmek için gri tonlamaya çevrilmiş matrisler üzerinde çalışan Haar Cascade Sınıflandırıcıları ile yürütülür. Otonom veri seti üretiminde, bozuk kareleri (ör. gözün kapalı olduğu anlar) elemek için piksel yoğunluğu ölçümü gibi sezgisel (heuristic) doğrulamalar kullanılır ve uzamsal filtrelemeler bellek üzerinde (in-place) yapılır.
Temel Özellikler
- 01.Native Windows GDI API kancaları kullanılarak sıfır gecikmeli işletim sistemi seviyesinde ekran tamponu (screen buffer) yakalama
- 02.Sezgisel validasyon algoritmaları (ör. göz bölgesi piksel yoğunluğu eşikleme) ile otonom ML veri seti üretimi
- 03.Canlı bellek tamponları üzerinde gerçek zamanlı şablon eşleştirme (`TM_CCOEFF_NORMED`) ve uzamsal işaretleme
- 04.Gerçek zamanlı gizlilik sansürü (blur) ve Gaussian filtreleri için donanım dostu, in-place matris mutasyonları