cv-foundations-6

Conteúdo

1. Requisitos
2. Estrutura
3. Uso

Requisitos

1. Python 3.5.2
2. OpenCV 3.3.0
3. Keras 2.2.4
4. Matplotlib 2
5. Scikit-learn 0.20
6. Tensorflow 1.11

Estrutura

• Pasta relatorio com código fonte do relatório
• Arquivo Araujo_Pedro__Ramos_Raphael.pdf com o relatório
• Pasta src contendo o código principal do projeto

Uso

• 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:

   python3 extract_embeddings.py --dataset turma --embeddings output/embeddings_turma.pickle --detector face_detection_model --embedding-model openface_nn4.small2.v1.t7

  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.
  • em seguida rodar, para treinar o modelo:

   python3 train_model.py --embeddings output/embeddings_turma.pickle --recognizer output/recognizer_turma.pickle --le output/le_turma.pickle

  A entrada é o output do passo anterior e a saída é o modelo de reconhecimento treinado e o label encoder.
  • 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.