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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-deep-learning-reconnaissance-faciale/
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**课程名称：** Python 与深度学习人脸识别 (Python & Deep learning reconnaissance faciale) **课程概述：** 本课程全面深入地讲解如何使用 Python 和深度学习技术构建一个人脸识别系统。人脸识别是计算机视觉领域的一项关键技术，旨在自动识别图像中的人脸。这项技术在视频监控、生物识别、身份验证和机器人等众多领域都有广泛的应用。 课程将从人脸检测入手，这是人脸识别的基础。我们将学习使用 **MTCNN (Multi-task cascaded convolutional networks)** 这个 Python 库来高效地从图像中检测出人脸。 在成功检测到人脸后，我们将利用 **Google FaceNet**（一个预训练的卷积神经网络）来提取人脸的关键信息。FaceNet 能将每个人脸转化为一个包含 128 个数字的向量，称为“嵌入”（embeddings），这些嵌入包含了人脸的独特特征。 课程将教授如何利用这些嵌入信息进行人脸识别，包括使用**支持向量机 (Support Vector Classifier)** 和**余弦相似度 (cosine similarity)** 等方法。 除了在 Jupyter Notebook (课程会指导安装) 中进行编码实践，我们还将学习如何将这个系统部署到 Web 端，以便更广泛的应用。为此，我们将使用 **Django** web 框架来完成部署。 加入我们，踏上这段激动人心的技术探索之旅，您将受益匪浅！
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!
