Training Pelatihan Kursus Jasa Python | Computer Vision: Face Recognition Menggunakan Python

Deteksi Wajah dan Pengenalan Wajah adalah aplikasi Computer Vision yang paling banyak digunakan. Dengan menggunakan teknik ini, komputer akan dapat mengekstrak satu atau lebih wajah dalam gambar atau video dan kemudian membandingkannya dengan data yang ada untuk mengidentifikasi orang-orang dalam gambar tersebut.

Deteksi Wajah dan Pengenalan Wajah banyak digunakan oleh pemerintah dan organisasi untuk pengawasan dan kepolisian. Kami juga memanfaatkannya setiap hari di banyak aplikasi seperti membuka kunci wajah ponsel dll.

Kursus ini akan menjadi permulaan cepat bagi yang ingin mendalami pengenalan wajah menggunakan Python tanpa harus berurusan dengan semua kerumitan dan matematika yang terkait dengan proses Pembelajaran Mendalam yang khas.

Kami akan menggunakan pustaka python yang disebut pengenalan wajah yang menggunakan kelas dan metode sederhana untuk menerapkan pengenalan wajah dengan mudah. Kami juga menggunakan OpenCV, Dlib dan Pillow untuk python sebagai pustaka pendukung.

Sekarang mari kita lihat daftar topik menarik yang termasuk dalam kursus ini.

Pada awalnya kita akan ada sesi pengantar teori tentang Deteksi Wajah dan teknologi Pengenalan Wajah.

Setelah itu kita siap melanjutkan persiapan komputer kita untuk pengkodean python dengan mendownload dan menginstal paket anaconda. Kemudian kami akan menginstal sisa dependensi dan pustaka yang kami perlukan termasuk dlib, pengenalan wajah, opencv dll dan akan mencoba program kecil untuk melihat apakah semuanya sudah terpasang dengan baik.

Sebagian besar dari Anda mungkin tidak berasal dari latar belakang pemrograman berbasis python. Beberapa sesi dan contoh berikutnya akan membantu Anda mendapatkan keterampilan dasar pemrograman python untuk melanjutkan sesi yang disertakan dalam kursus ini. Topiknya meliputi tugas Python, kontrol aliran, fungsi, dan struktur data.

Kemudian kita akan memperkenalkan dasar-dasar dan cara kerja detektor wajah yang akan mendeteksi wajah manusia dari media tertentu. Kami akan mencoba kode python untuk mendeteksi wajah dari gambar yang diberikan dan akan mengekstrak wajah sebagai gambar terpisah.

Kemudian kami akan melanjutkan dengan deteksi wajah dari video. Kami akan mengalirkan video langsung waktu nyata dari webcam komputer dan akan mencoba mendeteksi wajah darinya. Kami akan menggambar persegi panjang di sekitar setiap wajah yang terdeteksi di video langsung.

Pada sesi berikutnya, kami akan menyesuaikan program deteksi wajah untuk memburamkan wajah yang terdeteksi secara dinamis dari streaming video webcam.

Setelah itu kita akan mencoba pengenalan ekspresi wajah menggunakan model deep learning yang sudah dilatih sebelumnya dan akan mengidentifikasi emosi wajah dari video webcam secara real-time serta gambar statis.

Kemudian kami akan mencoba Prediksi Usia dan Jenis Kelamin menggunakan model pembelajaran mendalam yang telah dilatih sebelumnya dan akan mengidentifikasi Usia dan Jenis Kelamin dari video webcam real-time serta gambar statis.

Setelah deteksi wajah, kita akan memperkenalkan dasar-dasar dan cara kerja pengenalan wajah yang akan mengidentifikasi wajah yang sudah terdeteksi.

Pada sesi berikutnya, Kami akan mencoba kode python untuk mengidentifikasi nama-nama orang dan wajah mereka dari gambar yang diberikan dan akan menggambar persegi panjang di sekitar wajah dengan nama mereka di atasnya.

Kemudian, seperti yang kami lakukan dalam deteksi wajah, kami akan melanjutkan dengan pengenalan wajah dari video. Kami akan mengalirkan video langsung waktu nyata dari webcam komputer dan akan mencoba mengidentifikasi dan memberi nama wajah di dalamnya. Kami akan menggambar persegi panjang di sekitar setiap wajah yang terdeteksi dan di bawahnya nama mereka di video langsung.

Sering kali selama pengkodean, bersama dengan keputusan pencocokan wajah, kita mungkin perlu mengetahui seberapa cocok wajah itu. Untuk itu akan didapatkan parameter yang dinamakan jarak wajah yang merupakan besaran kecocokan dua sisi. Nanti kita akan mengonversi nilai jarak wajah ini menjadi persentase pencocokan wajah menggunakan matematika sederhana.

Kita akan mempelajari cara menyesuaikan titik landmark wajah yang digunakan untuk deteksi wajah. Kami akan menggambar garis yang menghubungkan titik-titik tanda tanah wajah ini sehingga kami dapat memvisualisasikan titik-titik di wajah yang digunakan komputer untuk evaluasi.

Mengambil kustomisasi titik tengara ke tingkat berikutnya, kita akan menggunakan titik tengara untuk membuat riasan wajah khusus untuk gambar wajah.

Itu semua tentang topik yang saat ini termasuk dalam kursus cepat ini. Kode, gambar dan pustaka yang digunakan dalam kursus ini telah diunggah dan dibagikan dalam sebuah folder. Saya akan menyertakan tautan untuk mengunduhnya di sesi terakhir atau bagian sumber daya dari kursus ini. Anda bebas menggunakan kode dalam proyek Anda tanpa pertanyaan.

Juga setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan diberikan sertifikat penyelesaian kursus yang akan menambah nilai portofolio Anda.

Untuk siapa kursus ini: