Trăn nhận dạng khuôn mặt

Phát hiện và nhận dạng khuôn mặt từ hình ảnh, Phát hiện và nhận dạng khuôn dạng từ video trong thời gian thực, Phát hiện cảm xúc, Dự đoán tuổi-tính

Face Detection và Face Recognition là những ứng dụng được sử dụng nhiều nhất của Computer Vision. Sử dụng các kỹ thuật này, máy tính sẽ không thể trích xuất một hoặc nhiều khuôn mặt trong một hình ảnh hoặc video và sau đó so sánh hình ảnh đó với dữ liệu hiện có để xác định những người trong hình ảnh đó

Nhận diện khuôn mặt và Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng rộng rãi bởi chính phủ và tổ chức để giám sát và kiểm soát. Nó cũng được sử dụng hằng ngày trong nhiều ứng dụng như mở khóa bằng khuôn mặt của điện thoại di động, v. v

Khóa học này sẽ được khởi động nhanh chóng cho những người muốn đi sâu vào nhận dạng khuôn mặt bằng Python mà không phải đối phó với tất cả các phức tạp và toán học liên quan đến quá trình Deep Learning điển hình

Key học sẽ sử dụng python thư viện có tên là nhận dạng khuôn mặt, sử dụng các lớp và phương thức đơn giản để thực hiện nhận dạng khuôn mặt một cách dễ dàng. Bạn cũng sẽ sử dụng OpenCV, Dlib và Gối cho python để hỗ trợ thư viện

Danh sách các chủ đề thú vị được bao gồm trong khóa học này

1. Đầu tiên chúng ta sẽ có một buổi lý thuyết giới thiệu về công nghệ Face Detection and Face Recognition

2. Sau đó, bạn sẽ có sẵn tiến trình chuẩn máy tính để viết mã python bằng cách tải xuống và cài đặt gói ganaconda. Sau đó, bạn sẽ cài đặt lại phần còn lại của các thư mục và thư viện được yêu cầu bao gồm dlib, face-recognition, opencv, v. v. và sẽ thử một chương trình nhỏ để xem mọi thứ được cài đặt có tốt không

3. Hầu hết các bạn không thể truy cập từ nền tảng nền tảng dựa trên python. Một vài phần và ví dụ tiếp theo sẽ giúp bạn có đủ kỹ năng thiết lập chương trình python cơ bản để tiến hành các phần có trong khóa học này. Các chủ đề bao gồm gán Python, điều khiển luồng, hàm và cấu trúc dữ liệu

4. Sau đó, bạn sẽ được giới thiệu về những điều cơ bản của máy dò tìm mặt sẽ phát hiện khuôn mặt người từ một phương tiện truyền thông định tuyến nhất. Bạn sẽ thử mã python để phát hiện các khuôn mặt từ một hình ảnh định hình nhất và sẽ trích xuất các khuôn mặt dưới dạng hình ảnh riêng biệt

5. Sau đó, bạn sẽ tiếp tục phát khuôn mặt từ một video. Chúng ta sẽ truyền phát video trực tiếp theo thời gian thực từ webcam của máy tính và sẽ cố gắng phát hiện khuôn mặt từ đó. Bạn sẽ vẽ hình chữ nhật xung quanh mỗi khuôn mặt được phát hiện trong video trực tiếp

6. Trong phiên bản tiếp theo, bạn sẽ học cách tùy chỉnh chương trình phát hiện khuôn mặt để làm mờ các khuôn mặt được phát hiện từ webcam video trực tuyến

7. Sau đó, bạn sẽ thử nhận dạng khuôn mẫu biểu cảm khuôn mặt bằng mô hình học sâu được đào tạo trước và sẽ xác định cảm xúc khuôn mặt từ webcam video thời gian cũng như hình ảnh tĩnh

8. Và sau đó bạn sẽ thử Dự đoán tuổi và giới tính bằng mô hình học sâu được đào tạo trước và sẽ xác định tuổi và giới tính từ webcam video time cũng như hình ảnh tĩnh

9. Sau khi phát hiện khuôn mặt, khóa học sẽ có phần giới thiệu về những điều cơ bản và hoạt động của nhận dạng khuôn mặt sẽ xác định khuôn mặt đã được phát hiện

10. Trong phần tiếp theo, bạn sẽ thử code python để xác định tên của mọi người và khuôn mặt của họ từ một hình ảnh định hình nhất và sẽ vẽ một hình chữ nhật xung quanh khuôn mặt với tên của họ trên đó

11. Sau đó, giống như chúng ta đã làm trong nhận diện khuôn mặt, chúng ta sẽ tiếp tục với nhận dạng khuôn mặt từ một video. Chúng ta sẽ truyền phát video trực tiếp theo thời gian thực từ webcam của máy tính và sẽ cố gắng xác định và đặt tên cho các khuôn mặt trong đó. Bạn sẽ vẽ hình chữ nhật xung quanh mỗi khuôn mặt được phát hiện và bên dưới tên của họ trong video trực tiếp

12. Hầu hết các lần trong quá trình code, cùng với quyết định so sánh khuôn mặt, chúng ta có thể cần biết mức độ phù hợp của khuôn mặt. Vì vậy, chúng ta sẽ nhận được một tham số gọi là khoảng cách khuôn mặt, đó là cường độ đối sánh của hai mặt. Sau đó, bạn sẽ chuyển đổi giá trị khoảng cách khuôn mặt này thành Tỷ lệ phần trăm đối số hợp lệ bằng toán học đơn giản

13. Trong hai phần tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu cách điều chỉnh các điểm sáng mặt được sử dụng để phát hiện khuôn mặt. Bạn sẽ vẽ đường nối các điểm đánh dấu trên mặt đất này để chúng ta có thể định hình các điểm trên mặt đất mà máy tính được sử dụng để đánh giá

14. Tùy chọn điều chỉnh điểm sáng để nâng cấp độ tiếp theo, chúng tôi sẽ sử dụng các điểm bắt đầu để tạo trang điểm khuôn mặt tùy chọn cho khuôn mặt hình ảnh

Đó là tất cả về các chủ đề được bao gồm trong khóa học này. Mã, hình ảnh và thư viện được sử dụng trong khóa học này đã được tải lên và chia sẻ trong một thư mục. Các liên kết để tải chúng trong phần cuối cùng hoặc phần tài nguyên của khóa học này. Bạn có thể tự sử dụng mã trong các dự án của mình

CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG KHÔNG GIỚI HẠN Cần đánh giá Ư ĐÃI NHẤT,  XEM CHI TIẾT Cuối 

XEM lay DẪN TRUY CẬP VÀ DOWNLOAD KHÓA Học Địa chỉ (Bài Ghim trên Group)

THÍCH FAN PAGE MUỐN KHÓA HỌC NHẤT MỚI NHẤT ĐY

MỜI BẠN THAM GIA GROUP CÙNG TRAO ĐỔI Cuộc gặp

Tuyên bố từ chối trách nhiệm bản quyền

Tuyên bố miễn trừ quyền.

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức .

Chia sẽ bài viết lên

• Giống
• tiếng riu ríu
• +
• ghim nó

Tag bài viết

• Xem bài trước

• Bài tiếp theo

Nhà Sách Tin Học

Chào mừng các bạn đã đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến ​​thức về tin học, tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc tầm nhìn được. Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này. Mình xin cảm ơn