Audience
Software – Chris O’Shea Hardware – rAndom International 2011 Video 1 Video 2
[vimeo 1842245]
[vimeo 1920188]
Tècniques
- Visió artificial amb OpenCV 1.0.
- Programat amb OpenFrameworks, C++
Anàlisi del disseny d’interacció
Descripció
La instal·lació tracta de 64 miralls motoritzats (en els angles X i Y) i una càmera al sostre, els miralls es mouen mes o menys aleatòriament buscant algo interessant que reben a través de la càmera del sostre, quan troben un Punt de interès tots els miralls es sincronitzen per apuntar a diferents parts d’aquell punt de interès i seguint-lo.
Diagrama de Flux
Usabilitat
Aquesta instal·lació te una transparència1increïble ja que el sol fet de estar allà ja l’activa i es pot actuar, a part el fet de que no apuntin exactament al mateix punt sino a diferents parts de la anatomia dona una visió molt diferent cada cop.
Valoració personal i aportacions creatives
Aquesta instal·lació m’encanta per la seva senzillesa i resultat, ja que dona un feedback “cubista” d’un mateix, i a mes la sensació de seguiment, audiència queda perfectament plasmada. A nivell tècnic esta molt ben resolt el fet de fer servir una simple càmera i seguir els Blobs2 importants amb OpenCV, crec que no fa servir reconeixement de persones simplement segueix objectes que es presenten davant. Els aspectes que podria millorar seria afegir mes detalls com que a través de una sola altra càmera situada darrere dels miralls donés la informació de la situació concreta de parts del cos per poder apuntar concretament segons la situació tots els miralls a una ma o a la cara o al tors superior del cos, seria algo que es faria amb una càmera normal i OpenCV i Haarfinder. A part mentre no es fa res ni apunten a res es podria fer que actuessin amb un sistema de Flocking3 donant sensació de intel·ligència conjunta. 1Transparència em refereixo a la transparència del a interfície al interactuar amb ells com mes transparent mes natural es la interacció. 2Blob es una unitat tancada i independent que es fa servir per agrupar píxels en OpenCV quan s’analitza una imatge, per exemple un objecte en moviment, genera un blob. Un reconeixedor de cares analitza els Blobs per trobar cares. 3Efecte bandada, com fan els bancs de peixos o els ocells, es tracta de que independentment les unitats soles s’auto-ajusten segons l’estat de la unitat del costat causant un conjunt descentralitzat i homogeni. Exemple en processing sobre el tema.