[MAR][Loczki] FaceKeeper

🔥 Inspiration Zainspirowała nas nordycka mitologia i tajemnicza moc run – starożytnych znaków, które Wikingowie wykorzystywali do zapisu informacji. Inspiracje stanowiły również wizje Science-Fiction. Połączyliśmy ten mistyczny koncept z technologią przyszłości, aby rozwiązać bardzo ludzką potrzebę – zapamiętywania szczegółów o osobach, które spotykamy. Ilu razy zapomnieliśmy czyjegoś imienia? Albo faktu, że ktoś właśnie dostał awans, urodziło mu się dziecko lub ma alergię na orzechy? Chcieliśmy przywrócić znaczenie "run" jako nośników informacji, które pomagają nam lepiej łączyć się z innymi – tym razem w wersji cyfrowej.

🧠 What We Learned Podczas projektu pogłębiliśmy wiedzę z zakresu:

Rozpoznawania twarzy (Face Detection & Matching)

Pracy z obrazem w czasie rzeczywistym na urządzeniach mobilnych

Integracji z API społecznościowymi (Meta Graph API)

Projektowania z myślą o przyszłości AR

UX w kontekście danych wrażliwych i prywatności

🛠️ How We Built It Platforma: Aplikacja mobilna (Android), w przyszłości rozszerzana o wsparcie dla gogli AR.

Baza znajomych: Możliwość ręcznego dodania lub automatycznego pobrania listy znajomych i ich zdjęć poprzez Meta API.

Runy jako cechy: Do każdej osoby można przypisać własne "runy" – czyli cechy lub informacje, które chcemy pamiętać (np. “weganin”, “CEO w startupie”, “lubi Metallicę”).

Wykrywanie twarzy: Kamera telefonu (lub w przyszłości gogle AR) wykrywa twarz rozmówcy i porównuje ją z lokalną bazą.

Overlay z informacjami: Jeśli twarz zostanie rozpoznana, obok niej pojawia się przypisany zestaw "run".

Tryb prywatności: Możliwość blokowania/rozmazywania twarzy określonych osób – z szacunku do ich prywatności.

⚔️ Challenges Zarządzanie prywatnością: Od początku wiedzieliśmy, że musimy stworzyć system z pełnym poszanowaniem prywatności. Zadbaliśmy o możliwość lokalnego przetwarzania danych oraz ręczne zarządzanie widocznością.

Rozpoznawanie twarzy w real-time: Balans między szybkością działania a dokładnością był kluczowy, szczególnie na słabszych urządzeniach mobilnych.

Projektowanie przyszłościowe: Trudność polegała na stworzeniu czegoś, co działa teraz, ale też ma sens w kontekście zbliżających się technologii, takich jak AR i Neuralink.