- Python 3.5.2
- OpenCV 3.3.0
- Keras 2.2.4
- Matplotlib 2
- Scikit-learn 0.20
- Tensorflow 1.11
- Pasta relatorio com código fonte do relatório
- Arquivo Araujo_Pedro__Ramos_Raphael.pdf com o relatório
- Pasta src contendo o código principal do projeto
- Repositório do github
- Requisito 1:
- rodar no diretório raiz do projeto, para gerar o dicionário de imagens:
python src/build_data.py
- em seguida rodar, para treinar o modelo com diferentes hiperparâmetros e avaliá-los:
python src/train.py
- Requisito 2:
- rodar no diretório raiz do projeto, para extrair as embeddings:
A entrada é o diretório contendo as imagens, o detector de faces e o modelo de extração das embeddings. A saída é um serialized db das embeddings faciais, para ser usado como treino.python3 extract_embeddings.py --dataset turma --embeddings output/embeddings_turma.pickle --detector face_detection_model --embedding-model openface_nn4.small2.v1.t7
- em seguida rodar, para treinar o modelo:
A entrada é o output do passo anterior e a saída é o modelo de reconhecimento treinado e o label encoder.python3 train_model.py --embeddings output/embeddings_turma.pickle --recognizer output/recognizer_turma.pickle --le output/le_turma.pickle
- Por fim, use um dos seguintes comandos para fazer reconhecimento de uma imagem não vista anteriormente. O primeiro comando detecta e reconhece um novo rosto em uma imagem dada como input e o segundo detecta e reconhece no vídeo capturado pela webcam.
python3 recognize.py --detector face_detection_model --embedding-model openface_nn4.small2.v1.t7 --recognizer output/recognizer_turma.pickle --le output/le_turma.pickle --image images/Raphael.jpg
python3 recognize_video.py --detector face_detection_model --embedding-model openface_nn4.small2.v1.t7 --recognizer output/recognizer_turma.pickle --le output/le_turma.pickle
- Acesse o seguinte link para baixar o dataset lfw http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz utilizado no pipeline de detecção e reconhecimento construído neste requisito.
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