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Reconhecimento de Faces e de Objetos com Python e Dlib

Utilize os recursos de Deep Learning do Dlib para reconhecimento facial e detecção de objetos personalizados!

4.85 (473 reviews)

Reconhecimento de Faces e de Objetos com Python e Dlib

Students

7 hours

Content

Jan 2021

Last Update
Regular Price


What you will learn

Aprenda detectar faces utilizando as técnicas de haarcascade, HOG e redes neurais convolucionais (CNN)

Aprenda a utilizar o detector de pontos faciais do Dlib (detector com 68 e 5 pontos)

Aprenda reconhecimento facial utilizando os recursos do Dlib

Crie seu próprio detector de objetos e preditor de forma utilizando a ferramenta imglab do Dlib

Aprenda a detectar objetos personalizados usando imagens e pela webcam


Description

Dentro da área da Visão Computacional existem três subáreas que se destacam e são muito utilizadas em aplicações comerciais: a detecção de faces, o reconhecimento facial e a detecção de objetos. A primeira está relacionada a encontrar faces em imagens e exemplos desta técnica podem ser encontrados nas câmeras digitais que inserem um retângulo em volta da face para enquadrar a pessoa. Já o reconhecimento facial tem o objetivo de identificar quais são as pessoas que estão em uma foto, tendo como exemplo os sistemas de segurança que identificam se uma determinada pessoa está ou não presente em um ambiente. Por fim, a detecção de objetos visa encontrar objetos personalizados em imagens e atualmente essa técnica é muito utilizada em carros autônomos, os quais precisam identificar pedestres e outros veículos para evitar colisões, bem como reconhecer placas de trânsito para seguir uma direção segura.

Com base nisso, neste curso você vai aprender passo a passo a implementar essas três técnicas! Utilizaremos a linguagem Python e a biblioteca Dlib, que atualmente é umas das mais eficientes para visão computacional e resolução de problemas de aprendizagem de máquina. Essa biblioteca implementa internamente vários algoritmos para essas tarefas, bem como SVM (máquinas de vetores de suporte), HOG (histograma de gradientes orientados), KNN (vizinhos mais próximos) e redes neurais convolucionais (CNN). Inclusive quando trabalhamos com o Dlib, indiretamente estamos utilizando recursos de Deep Learning, que são as técnicas mais relevantes hoje em dia no cenário da Inteligência Artificial! E o melhor de tudo é que esses algoritmos complexos já estão embutidos na própria biblioteca, portanto, com algumas poucas linhas de código é possível criar nosso próprio sistema de reconhecimento facial ou detector de objetos personalizado! Além disso, também faremos alguns comparativos das técnicas de detecção de faces do Dlib com o OpenCV, para que você entenda melhor as diferenças entre essas duas importantes bibliotecas para processamento digital de imagens e visão computacional!

O objetivo principal deste curso é que você tenha uma visão prática de como utilizar o Dlib, portanto, nós mostraremos somente uma intuição básica sobre o funcionamento dos algoritmos. Outro detalhe é que recomenda-se que você já tenha um conhecimento prévio sobre detecção de faces e reconhecimento facial utilizando o OpenCV, pois assim o conteúdo fluirá melhor! Caso este seja seu primeiro curso na área de visão computacional, sugerimos que você faça primeiramente os cursos "Detecção de Faces com Python e OpenCV" e "Reconhecimento Facial com Python e OpenCV". Porém, dependendo do seu nível de conhecimento nessa área, é também possível acompanhar o conteúdo sem ter concluído os cursos acima. Devido a esse "pré-requisito", este curso é categorizado como o nível intermediário.

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! :)


Content

Introdução e conteúdo do curso

Introdução e conteúdo do curso

Mais sobre Inteligência Artificial

OpenCV e Dlib

Instalação das ferramentas

Detecção de faces

Imagens utilizadas no curso

Conceitos iniciais sobre detecção de faces

Detecção de faces com haarcascades - teoria

Detecção de faces com haarcascades e OpenCV

Detecção de faces com HOG - teoria

Detecção de faces com HOG e Dlib I

Detecção de faces com HOG e Dlib II

Detecção de faces com redes neurais convolucionais (CNN) - teoria

Detecção de faces com CNN e Dlib

Comparativo HOG x CNN

Comparativo haarcascade x HOG x CNN

Reconhecimento facial

Introdução ao reconhecimento facial

Detecção de pontos faciais I

Detecção de pontos faciais II

Detecção de pontos faciais III

Reconhecimento facial - treinamento I

Reconhecimento facial - treinamento II

Reconhecimento facial - treinamento III

Reconhecimento facial - teste I

Introdução ao algoritmo KNN I

Introdução ao algoritmo KNN II

Reconhecimento facial - teste II

Reconhecimento facial - teste III

Reconhecimento facial - Yalefaces I

Reconhecimento facial - Yalefaces II

Alinhamento facial

Detecção de objetos

Instalação do imglab

Detecção de objetos - treinamento I

Introdução ao algoritmo SVM I

Introdução ao algoritmo SVM II

Detecção de objetos - treinamento II

Detecção de objetos - treinamento III

Detecção de objetos - teste I

Detecção de objetos - teste II

Valor da precisão do teste

Preditor de forma - treinamento I

Preditor de forma - treinamento II

Preditor de forma - teste I

Preditor de forma - teste II

Detecção de logos I

Detecção de logos II

Detecção de objetos pela webcam

Considerações finais

Considerações finais

Código fonte completo


Reviews

R
Rodrigo21 August 2020

Excelente curso. Bem detalhado, vários exemplo de aplicação e explicado de uma maneira de fácil compreensão. Recomento a toda comunidade Udemy.

R
Renan17 June 2020

Não imaginava que seria tão bom assim. O conteúdo é muito bem explicado, e ainda por cima, de forma sucinta.

F
Felipe19 April 2020

Muito bom. Para quem tem um conhecimento inicial de programação, o curso atende perfeitamente ao seu objetivo.

T
Thiago14 February 2020

O instrutor passa com segurança e conhecimento as informações. O curso mostra que o desenvolvimento de aplicações de reconhecimento é mais simples do que parece. Parabéns.

M
Marcos10 November 2019

Curso excelente! Gostaria de ver em um próximo curso das bibliotecas YOLO, keras e gerar um executável que rode Android ou iOS.

F
Felipe15 September 2019

Curso muito bom e esclarecedor, principalmente no meu caso que estou iniciando nessa área. Professor e metodologia excelente.

E
Emerson14 September 2019

O curso é claro, apresentando um tema complexo de forma objetiva. A detecção de objetos é algo extremamente útil para as novas aplicações em bancos, indústrias e outros serviços.

D
Diogo5 August 2019

O curso é muito bem estruturado. O professor possui uma ótima didática e os exemplos são bem esclarecedores, está de parabéns. Como sugestão de melhoria, acredito que seria muito legal ver uma implementação do reconhecimento facial utilizando algum banco de dados ao invés de arquivos locais salvos em disco.

L
Lucas25 April 2019

O curso foi além do que eu esperava. Os professores sabem muito e também proporciona grande suporte. Estão de parabéns!

J
Junior14 April 2019

O curso apresenta de forma prática e direta a implementação de várias formas de reconhecimento facial e de objetos utilizando o dlib. Os instrutores demonstram ter conhecimento do assunto demonstram os temas de forma simples e objetiva.

I
Igor20 March 2019

Incrivel! transmite muita confiança nos ensinamentos, aulas de facil entendimento. Recomendo para quem quer aprender de verdade. Aguardando novos cursos ! ...

L
Leonardo2 March 2019

CURSO PERFEITO!! Terminei o curso, e querendo aprofundar mais a área comprei outro curso de 995 dólares que abordava o assunto, mas no guia completo de reconhecimento facial foram abordadas técnicas de detecção por haarcascade e reconhecimento usando LBPH, e nesse curso foram ensinados algorítimos de precisão bem maior e mais eficientes que lá... nota 10...

N
Nicolas28 February 2019

Este curso é excelente, bastante completo. Junto com o outro sobre haarcascades, melhoraram muito meu conhecimento sobre visão computacional, pude atingir resultados bastante superiores nos meus projetos!

J
Joselino3 December 2018

Enfim encontrei um professor que consegue simplificar um assunto que os livros complicam bastante, sem falar que é difícil achar conteúdo em Português para iniciantes. Direto ao assunto com exemplos que funcionam sem malabarismos, parabéns!

J
Junior26 November 2018

O timo curso o professor explica de maneira muito clara e cria exemplo muito bom deixando coisas complexa mais fácil de ser compreendida


1609216

Udemy ID

3/21/2018

Course created date

10/16/2019

Course Indexed date
Joel Filipe Rogão Pires
Course Submitted by