Reconhecimento Facial com Python e OpenCV

Aprenda passo a passo a utilizar o Python e o OpenCV para reconhecer faces de imagens e pela webcam!
Reconhecimento Facial com Python e OpenCV
File Size :
1.55 GB
Total length :
3h 34m

Category

Instructor

Jones Granatyr

Language

Last update

Última atualização em 4/2021

Ratings

4.2/5

Reconhecimento Facial com Python e OpenCV

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 OpenCV 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 Python e OpenCV

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 Python
É recomendável que você entenda o básico sobre detecção de faces utilizando o OpenCV (veja meu outro curso Detecção de Faces com Python 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 Python e a biblioteca OpenCV, 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 OpenCV, 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 Python e OpenCV”. E não há problema se você não conhece Python, pois os conceitos são 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 Aviso sobre a instalação das ferramentas

Lecture 5 Instalação das ferramentas

Lecture 6 Detecção das faces pela webcam

Lecture 7 Captura das fotos para treinamento I

Lecture 8 Alteração no código!

Lecture 9 Captura das fotos para treinamento II

Lecture 10 Captura das fotos para treinamento III

Lecture 11 Treinamento dos classificadores I

Lecture 12 Treinamento dos classificadores II

Lecture 13 Eigen faces I

Lecture 14 Eigen faces II

Lecture 15 Reconhecimento facial com eigenfaces

Lecture 16 Parâmetros eigenfaces I

Lecture 17 Parâmetros eigenfaces II

Lecture 18 Fisherfaces

Lecture 19 Reconhecimento facial com fisherfaces

Lecture 20 LBPH (Local Binary Patterns Histograms)

Lecture 21 Parâmetros LBPH

Lecture 22 Reconhecimento facial com LBPH

Lecture 23 Avaliação dos algoritmos I

Lecture 24 Avaliação dos algoritmos II

Lecture 25 Avaliação dos algoritmos III

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 34m | 1.55 GB
Created by: Jones Granatyr

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