Этот проект представляет собой систему распознавания лиц, основанную на глубоком обучении. Основная цель проекта - извлечение лиц из видео и их сравнение с набором известных лиц, предоставленных пользователем. Это может быть полезно в ряде приложений, таких как системы безопасности, биометрическое распознавание и т.д.
Проект использует следующие технологии и библиотеки:
- Python: Основной язык программирования для этого проекта.
- TensorFlow: Открытая платформа машинного обучения.
- OpenCV: Библиотека компьютерного зрения для обработки изображений и видео.
- YoloV5: Современная модель обнаружения объектов для обнаружения лиц в видео.
- Scikit-Learn: Библиотека для машинного обучения в Python.
- Scikit-Image: Библиотека для обработки изображений в Python.
Для запуска проекта вам потребуются следующие ресурсы:
- Веса модели: Для того чтобы модель могла работать, вам нужно загрузить веса модели, которые будут использоваться для обнаружения и распознавания лиц. веса можно скачать здесь
- Изображения лиц: Вам также понадобится набор изображений известных лиц, которые вы хотите сравнивать с лицами, обнаруженными в видео. Изображения должны быть организованы в формате папок, где каждая папка сожержит разные фото одного человека, и имя папки является меткой класса. Адрес папки с этими изображениями должен быть указан в переменной known_user.
├── 0 # person folder
│ ├── 100.jpg # face image
│ ├── 101.jpg # face image
│ └── 102.jpg # face image
├── 1 # person folder
│ ├── 111.jpg
│ ├── 112.jpg
│ └── 113.jpg
├── 10
│ ├── 707.jpg
│ ├── 708.jpg
│ └── 709.jpg