Este projeto de iniciação científica objetiva investigar abordagens baseadas em Arquiteturas Profundas para extração automática das características e análise de padrões de faces considerando utilizar apenas uma face como exemplo de treinamento. Onde se resume em uma rede convolucional siamêsa baseada na arquitetura SqueezeNet com perda contrastiva
Projeto referência: How I implemented iPhone X’s FaceID using Deep Learning in Python
Material auxiliar: Lecture Collection | Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017)
RGB-D Face Dataset: Banco de dados usado no projeto
Modelo Haarcascade: Modelo usado no reconhecimento facial do OpenCV
Rodar o projeto:
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install python3.6
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sudo apt-get install python3-pip
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pip3 install -r requirements.txt
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python3 faceId.py
https://youtu.be/KtJKriB3Dek?si=sOkVtqG6pv4FC9qt
Coordenador: Cleber Zanchettin