Curso de Análise e Classificação de Faces: Visão Computacional com OpenCV

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Faça esse curso de Machine Learning e:

  • Seja capaz de extrair regiões de interesse de uma imagem.
  • Normalize e pré-processe conjunto de dados de imagens.
  • Construa classificadores para reconhecimento de faces.
  • Valide a precisão do modelo construído para posterior aplicação em aplicações do mundo real.
  • Extraia regiões do rosto humano baseado em marcos faciais.
  • Crie aplicações que analise diferentes condições de cada componente do rosto humano.

Conteúdo Detalhado

  1. Conhecendo o problema

    • Preparando o ambiente
    • Abrindo uma imagem
    • Definindo uma região de interesse
  2. Segmentação de faces

    • Classificador de cascata de Haar
    • Visualizando e extraindo regiões de interesse
  3. Classificação de faces

    • Separação de imagens
    • Padronização de imagens
  4. Algoritmos de Pré Processamento

    • Classificador Eingenfaces
    • Classificador Fisherfaces
    • Classificador LBPH
    • Precisão dos algoritmos
  5. Marcos Faciais

    • Introdução a biblioteca DLib
    • Extração dos marcos faciais
    • Medidas de aspecto de razão
  6. Aplicações de Análise Facial

    • Trabalhando com videos
    • Identificação da abertura da boca
    • Identificação da abertura dos olhos

Primeira aula de Análise e Classificação de Faces: Visão Computacional com OpenCV

Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Análise e Classificação de Faces: Visão Computacional com OpenCV

Instrutores

  • Gosto bastante de aprender a usar, em casos de uso reais, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional.Sou mestre em inteligência artificial com grande interesse na área médica, em especial no segmento de imagens de ressonância magnética. Também sou professor de visão computacional em pós-graduação.Atuo como gerente sênior de arquitetura e engenharia de aplicações em um laboratório de prática digital de inovação.

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Público alvo

Desenvolvedores de aplicações e dispositivos de IoT, cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de aprendizado de máquina

Nível de Dificuldade

Intermediário

Última atualização

09/04/2020

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