Nhận diện khuôn mặt, giới tính và tuổi

1. Hướng dẫn cài đặt OpenCV 3 và Dlib trên Windows

• Xem chi tiết tại thư mục: docs/Install OpenCV 3 and Dlib on Windows.docx

2. Hướng dẫn sử dụng

• Huấn luyện dữ liệu:

  • Tạo ra thư mục theo cấu trúc sau:

    - Thư mục cha
        - Tên (Nguyen Van A)
            - Hình (1.jpg)
            - Hình (2.jpg)
            - ...
        - Tên (Nguyen Van B)
            - Hình (1.jpg)
            - Hình (2.jpg)
            - ...
        - ...
    

  • Sau đó dùng lệnh sau để tạo ra tập tin huấn luyện (model.pkl)

    - python training.py -f "đường dẫn thư mục cha" -c "thuật toán dùng để huấn luyện: (LinearSvm, GridSearchSvm, GMM, RadialSvm, DecisionTree, GaussianNB)"
    
    - Sau khi chạy lệnh này xong bạn sẽ thấy tập tin model_classifier.pkl được tạo trong thư mục train của project
    

  

• Nhận diện khuôn mặt của hình ảnh trong thư mục

  • Sau khi có được dữ liệu huấn luyện (model_classifier.pkl), chạy dòng lệnh sau (tham số -e không bắt buộc):

    - python facerec_from_folder_images.py -f "đường dẫn thư mục chứa ảnh cần nhận diện" -e "đường dẫn thư mục cần lưu khuôn mặt trích xuất"
    

    

    

• Nhận diện khuôn mặt trong video:

  • Để nhận diện khuôn mặt trong video chạy dòng lệnh sau (nếu không có tham số -f thì video sẽ được lấy từ webcam, nếu tham số -f có thể là tập tin video hoặc link youtube):

    - python facerec_from_video.py -f "đường dẫn đến file video"
    

  

  

Tham khảo:

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

https://medium.com/@muehler.v/node-js-face-recognition-js-simple-and-robust-face-recognition-using-deep-learning-ea5ba8e852