Udemy - Python & Deep learning | reconnaissance faciale (2022)

• Catégorie: Programmation et développement
• Vues: 2562
• Date d'ajout: 02/12/2022 18:36

MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: Français | Size: 2.24 GB | Duration: 4h 24m

développez votre propre face id avec tensorflow et déployez le sur le web avec django

What you'll learn
découvrir la reconnaissance et la vérification faciale
utiliser le modèle facenet
utiliser le MTCNN pour détecter des visages dans une image
construire une pipeline complet pour la reconnaissance et la vérification faciale
déployer le projet avec le framework django
Requirements
des bases en python
des bases en machine learning
des bases en deep learning
Description
Un système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître une personne grâce à son visage de manière automatique. C'est un domaine de la vision par ordinateur (computer vision) consistant à reconnaître automatiquement une personne à partir d'une image de son visage.il y'a tellement d'applications de la reconnaissance faciale dans notre quotidien vidéosurveillancebiométrieauthentificationrobotiqueEtant data scientist et conscient des en jeux d'une telle technologie je décide de mettre sur pied la formation la plus détaillée et complète possible sur la reconnaissance faciale.Dans cette formation nous allons commencer par apprendre comment faire la détection de visage sur une image , car nous avons besoin uniquement du visage pour effectuer une reconnaissance faciale. Pour cela nous allons utiliser le Multi-task cascaded convolutional networks(MTCNN) qui est une librairie python utilisée à cet effet.Après avoir détecter le visage nous allons utiliser le google facenet qui est un réseau de neurones convolutifs pré trainer (c'est à dire qu'il a déjà été entrainé ) qui va nous permettre d'obtenir à partir d'un visage , 128 chiffres appelés embeddings et qui vont contenir toutes les informations du visage. Avec ces embeddings nous allons maintenant effectuer la reconnaissance faciale avec le super vector classifier et aussi par cosine similarity.C'est bien beau de coder un tel projet dans un jupyter notebook (que nous allons installer) mais c'est encore mieux de le déployer sur le web ou sur le mobile. J'ai fait le choix du web pour sa simplicité , nous allons donc déployer notre système sur le web avec le framework Django.rejoignez dans celle belle aventure et vous ne serez pas déçu !

Who this course is for:
développeurs python débutant,personnes ayant des bases en machine learning et deep learning,des personnes souhaitant développer un projet IA passionnant