Reconhecimento Facial com Java

Aprenda passo a passo a utilizar o Java e o JavaCV para reconhecer faces de imagens e pela webcam!
Reconhecimento Facial com Java
File Size :
1.90 GB
Total length :
3h 30m

Category

Instructor

Jones Granatyr

Language

Last update

Última atualização em 1/2021

Ratings

4.5/5

Reconhecimento Facial com Java

What you’ll learn

Entenda os conceitos teóricos básicos sobre reconhecimento facial
Entenda o funcionamento básico dos algoritmos Eigenfaces, Fisherfaces e LBPH para reconhecimento facial
Aprenda a utilizar os recursos do JavaCV para reconhecer faces de imagens e pela webcam
Aprenda a implementar passo a passo uma codificação para reconhecimento facial
Aprenda como avaliar algoritmos de reconhecimento facial

Reconhecimento Facial com Java

Requirements

É recomendado conhecimentos básicos sobre lógica de programação, embora não seja um pré-requisito e é possível acompanhar o curso sem essas habilidades
Não são necessários conhecimentos prévios sobre a linguagem Java
É recomendável que você entenda o básico sobre detecção de faces utilizando o OpenCV (veja meu outro curso Detecção de Faces com Java e OpenCV)
É recomendado conhecimentos básicos sobre aprendizagem de máquina, embora não seja um pré-requisito para acompanhar as aulas

Description

O reconhecimento facial é umas das subáreas da Inteligência Artificial que tem como objetivo reconhecer faces de pessoas em imagens  ou vídeos. Um exemplo são os sistemas de segurança que podem utilizar  esses recursos para identificar se uma pessoa está ou não presente em um  ambiente. Neste contexto é importante frisar as diferenças entre as  técnicas de detecção e reconhecimento facial. Enquanto a primeira  somente indica se uma face está presente em uma imagem, a segunda  técnica tem o objetivo de dizer de quem é a face detectada.Com base nisso, este curso é focado no reconhecimento facial com o intuito de mostrar passo a passo como reconhecer faces por imagens e  pela webcam. Utilizaremos a linguagem Java e a biblioteca JavaCV, que é  uma das mais utilizadas para processamento digital de  imagens e visão computacional. Você aprenderá passo a passo todos os  processos que envolvem essa tarefa, desde a criação das imagens de  treinamento, a aprendizagem dos algoritmos e finalmente o reconhecimento  de quem é quem! Faremos testes com três algoritmos disponibilizados no JavaCV, que são: Eigenfaces, Fisherfaces e LBPH. Além disso, você também aprenderá como avaliar a eficiência de um algoritmo de reconhecimento facial caso você deseje implementá-lo em ambientes comerciais.É importante enfatizar que será mostrada somente uma intuição de como esses três algoritmos funcionam, pois o foco do curso está na prática e não tanto nos conceitos que envolvem o seu funcionamento.  Outro detalhe é que recomenda-se que você já tenha um conhecimento  prévio do OpenCV e detecção facial, pois os comandos básicos não serão  explicados em detalhes. Caso seja seu primeiro contato com essa  biblioteca, eu recomendo por primeiro o meu outro curso de nível mais  básico “Detecção de Faces com Java e OpenCV”. E não há problema se  você não conhece Java, pois os conceitos serão apresentados de forma  que se você tem uma noção básica de lógica de programação conseguirá  acompanhar as aulas tranquilamente. Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, se você é iniciante na área conseguirá desenvolver seus primeiros sistemas de reconhecimento facial e caso você já tenha algum conhecimento prévio; o curso lhe ajudará a compreender melhor essa área!Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! 🙂

Overview

Section 1: Conteúdo do curso

Lecture 1 Conteúdo do curso

Lecture 2 Mais sobre Inteligência Artificial

Section 2: Reconhecimento facial

Lecture 3 Reconhecimento facial

Lecture 4 Instalação das ferramentas

Lecture 5 Mudança para versão 1.4 do JavaCV

Lecture 6 Mudança para a versão 1.5 do JavaCV

Lecture 7 Detecção das faces pela webcam I

Lecture 8 Detecção das faces pela webcam II

Lecture 9 Captura das fotos para treinamento I

Lecture 10 Captura das fotos para treinamento II

Lecture 11 Treinamento dos classificadores

Lecture 12 Eigen faces I

Lecture 13 Eigen faces II

Lecture 14 Reconhecimento facial com Eigenfaces

Lecture 15 Parâmetros eigenfaces I

Lecture 16 Parâmetros eigenfaces II

Lecture 17 Fisherfaces

Lecture 18 Reconhecimento facial com fisherfaces

Lecture 19 LBPH (Local Binary Patterns Histograms)

Lecture 20 Parâmetros LBPH

Lecture 21 Reconhecimento facial com LBPH

Lecture 22 Avaliação dos algoritmos I

Lecture 23 Avaliação dos algoritmos II

Lecture 24 Avaliação dos algoritmos III

Lecture 25 Código fonte completo

Section 3: Considerações finais

Lecture 26 Considerações finais

Lecture 27 AULA BÔNUS

Pessoas interessadas em Inteligência Artificial e Reconhecimento Facial

Course Information:

Udemy | Português | 3h 30m | 1.90 GB
Created by: Jones Granatyr

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