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
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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