Visión por ordenador: iniciación rápida de reconocimiento facial en el curso de Python

26/09/2021

Vision por ordenador iniciacion rapida de reconocimiento facial en el
Índice
  1. Visión por ordenador: iniciación rápida de reconocimiento facial en el curso de Python
    1. Cree rápidamente sistemas de detección de rostros, reconocimiento, emociones, género y clasificación de edad basados ​​en el aprendizaje profundo de Python

Visión por ordenador: iniciación rápida de reconocimiento facial en el curso de Python

Cree rápidamente sistemas de detección de rostros, reconocimiento, emociones, género y clasificación de edad basados ​​en el aprendizaje profundo de Python

Lo que aprenderás

Visión por ordenador: iniciación rápida de reconocimiento facial en el curso de Python

  • Detección de rostros a partir de imágenes, Detección de rostros a partir de videos en tiempo real, Detección de emociones, Predicción de edad y género, Reconocimiento de rostros a partir de imágenes, Reconocimiento de rostros de…

Requisitos

  • Una ordenador de configuración decente y entusiasmo por sumergirse en el mundo del reconocimiento facial basado en visión por ordenador

Descripción

¡Hola!

Bienvenido a mi nuevo curso 'Reconocimiento facial con aprendizaje profundo usando Python. Este es el segundo curso de mi serie Computer Vision.

La detección y el reconocimiento de rostros son las aplicaciones más utilizadas de la visión por ordenador. Usando estas técnicas, la ordenador podrá extraer una o más caras en una imagen o video y luego compararla con los datos existentes para identificar a las personas en esa imagen.

Los gobiernos y las organizaciones utilizan ampliamente la detección y el reconocimiento de rostros para la vigilancia y la vigilancia.

Usaremos una biblioteca de Python llamada reconocimiento facial que usa clases y métodos simples para implementar el reconocimiento facial con facilidad. También estamos usando OpenCV, Dlib y Pillow para Python como bibliotecas de soporte.

Veamos ahora la lista de temas interesantes que se incluyen en este curso.

Al principio, tendremos una sesión teórica introductoria sobre la tecnología de detección y reconocimiento facial.

Después de eso, estamos listos para continuar con la preparación de nuestra ordenador para la codificación Python descargando e instalando el paquete anaconda. Luego instalaremos el resto de dependencias y bibliotecas que requerimos incluyendo Idlib, reconocimiento facial, OpenCV, etc., y probaremos un pequeño programa para ver si todo está bien instalado.

Es posible que la mayoría de ustedes no provenga de una experiencia en programación basada en Python. Las próximas sesiones y ejemplos le ayudarán a adquirir la habilidad básica de programación en Python para continuar con las sesiones incluidas en este curso. Los temas incluyen asignación de Python, control de flujo, funciones y estructuras de datos.

Luego, tendremos una introducción a los conceptos básicos y el funcionamiento de los detectores de rostros que detectarán rostros humanos de un medio determinado. Intentaremos el código de Python para detectar las caras de una imagen dada y extraeremos las caras como imágenes separadas.

Luego continuaremos con la detección de rostros a partir de un video. Estaremos transmitiendo el video en vivo en tiempo real desde la cámara web de la ordenador e intentaremos detectar rostros desde ella. Dibujaremos un rectángulo alrededor de cada rostro detectado en el video en vivo.

En la próxima sesión, personalizaremos el programa de detección de rostros para difuminar los rostros detectados dinámicamente desde la transmisión de video de la cámara web.

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Después de eso, probaremos el reconocimiento de expresiones faciales utilizando un modelo de aprendizaje profundo previamente entrenado e identificaremos las emociones faciales del video de la cámara web en tiempo real, así como las imágenes estáticas.
Y luego probaremos la predicción de edad y género utilizando un modelo de aprendizaje profundo previamente entrenado e identificaremos la edad y el género a partir del video de la cámara web en tiempo real, así como de imágenes estáticas.

Después de la detección de rostros, tendremos una introducción a los conceptos básicos y el funcionamiento del reconocimiento de rostros que identificará los rostros ya detectados.

En la próxima sesión, probaremos el código Python para identificar los nombres de las personas y sus caras a partir de una imagen dada y dibujaremos un rectángulo alrededor de la cara con sus nombres.

Luego, como hicimos en la detección de rostros, continuaremos con el reconocimiento de rostros de un video. Estaremos transmitiendo el video en vivo en tiempo real desde la cámara web de la ordenador e intentaremos identificar y nombrar las caras en él. Dibujaremos un rectángulo alrededor de cada rostro detectado y debajo de él sus nombres en el video en vivo.

La mayoría de las veces durante la codificación, junto con la decisión de coincidencia de rostros, es posible que necesitemos saber cuánto coincide el rostro. Para eso, obtendremos un parámetro llamado distancia entre caras, que es la magnitud de la coincidencia de dos caras. Posteriormente, convertiremos este valor de distancia entre caras en un porcentaje de coincidencia de caras usando matemáticas simples.

En las próximas dos sesiones, aprenderemos cómo modificar los puntos de referencia de la cara utilizados para la detección de rostros. Dibujaremos una línea que une estos puntos de referencia de la cara para que podamos visualizar los puntos de la cara que se utiliza la ordenador para la evaluación.

Llevando la personalización de los puntos de referencia al siguiente nivel, usaremos los puntos de referencia para crear un maquillaje facial personalizado para la imagen de la cara.

Eso es todo acerca de los temas que se incluyen actualmente en este curso rápido. El código, las imágenes y las bibliotecas utilizadas en este curso se han cargado y compartido en una carpeta. Incluiré el enlace para descargarlos en la última sesión o en la sección de recursos de este curso. Eres libre de usar el código en tus proyectos sin hacer preguntas.

Además, después de completar este curso, se le proporcionará un certificado de finalización del curso que agregará valor a su cartera.

Eso es todo por ahora, nos vemos pronto en el aula. Feliz aprendizaje y diviértete.

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