Reconhecimento Facial com DeepFace
Como Usar DeepFace para reconhecimento facial
00:00 Introdução
00:39 Apresentação DeepFace e repositórios
02:13 Comparar duas pessoas (verify)
05:41 Buscar pessoa na base de dados (find)
09:47 Detectar somente o rosto (extract_face)
10:59 Pegar somente características do rosto (represent)
14:11 Estimar idade, gênero, raça e emoção (analyze)
16:19 Reconhecimento facial em vídeos (stream)
18:19 Mais informações de backends (detector de rosto)
30:49 Mais informações de comparadores (embeddings)
35:16 Conclusão
👤 Se você está procurando uma maneira fácil, rápida e eficaz de realizar a comparação de imagens de pessoas e realizar face match, o DeepFace pode ser o que você estava procurando! Esta biblioteca do Python de reconhecimento facial e detecção de rosto possui diversos modelos de deep learning e machine learning com ótimos resultados e rápidos. Neste vídeo, iremos ver como usar DeepFace para comparação de rostos e verificação facial, sem a necessidade de treinamentos complexos, graças aos modelos pré-treinados disponíveis.
📝 Vamos começar com o básico, vendo como comparar rostos e como reconhecer pessoas utilizando o DeepFace. À medida que avançamos, exploraremos a análise facial em profundidade, abordando todos os parâmetros e customizações possíveis, vendo também outras possibilidades oferecidas pela biblioteca, como estimar a idade, gênero, raça, emoção da face e classificar se a imagem possui uma pessoa de verdade ou é uma tentativa de fraude.
🧑💻 Se você está interessado em inteligência artificial, Python e ferramentas de face recognition, este vídeo pode te ajudar. Atualmente, o uso dessas tecnologias está se expandindo rapidamente e sendo aplicado nos mais diversos locais. Vamos ver como comparar pessoas com IA, como usar IA para reconhecimento facial e descobrir como essa biblioteca de comparação de rostos pode transformar suas análises de imagens e ser útil em setores como segurança, atendimento ao cliente, e muito mais.
🌐 Referências:
▶ DeepFace - https://github.com/serengil/deepface
▶ Repositório utilizado - https://github.com/ProgramadorArtific...
▶ Dataset utilizado - https://www.kaggle.com/datasets/vishe...
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