Reconhecimento Facial com Java
What you'll learn
- Entenda os conceitos teóricos básicos sobre reconhecimento facial
- Entenda o funcionamento básico dos algoritmos Eigenfaces, Fisherfaces e LBPH para reconhecimento facial
- Aprenda a utilizar os recursos do JavaCV para reconhecer faces de imagens e pela webcam
- Aprenda a implementar passo a passo uma codificação para reconhecimento facial
- Aprenda como avaliar algoritmos de reconhecimento facial
Requirements
- É recomendado conhecimentos básicos sobre lógica de programação, embora não seja um pré-requisito e é possível acompanhar o curso sem essas habilidades
- Não são necessários conhecimentos prévios sobre a linguagem Java
- É recomendável que você entenda o básico sobre detecção de faces utilizando o OpenCV (veja meu outro curso Detecção de Faces com Java e OpenCV)
- É recomendado conhecimentos básicos sobre aprendizagem de máquina, embora não seja um pré-requisito para acompanhar as aulas
Description
O reconhecimento facial é umas das subáreas da Inteligência Artificial que tem como objetivo reconhecer faces de pessoas em imagens ou vídeos. Um exemplo são os sistemas de segurança que podem utilizar esses recursos para identificar se uma pessoa está ou não presente em um ambiente. Neste contexto é importante frisar as diferenças entre as técnicas de detecção e reconhecimento facial. Enquanto a primeira somente indica se uma face está presente em uma imagem, a segunda técnica tem o objetivo de dizer de quem é a face detectada.
Com base nisso, este curso é focado no reconhecimento facial com o intuito de mostrar passo a passo como reconhecer faces por imagens e pela webcam. Utilizaremos a linguagem Java e a biblioteca JavaCV, que é uma das mais utilizadas para processamento digital de imagens e visão computacional. Você aprenderá passo a passo todos os processos que envolvem essa tarefa, desde a criação das imagens de treinamento, a aprendizagem dos algoritmos e finalmente o reconhecimento de quem é quem! Faremos testes com três algoritmos disponibilizados no JavaCV, que são: Eigenfaces, Fisherfaces e LBPH. Além disso, você também aprenderá como avaliar a eficiência de um algoritmo de reconhecimento facial caso você deseje implementá-lo em ambientes comerciais.
É importante enfatizar que será mostrada somente uma intuição de como esses três algoritmos funcionam, pois o foco do curso está na prática e não tanto nos conceitos que envolvem o seu funcionamento. Outro detalhe é que recomenda-se que você já tenha um conhecimento prévio do OpenCV e detecção facial, pois os comandos básicos não serão explicados em detalhes. Caso seja seu primeiro contato com essa biblioteca, eu recomendo por primeiro o meu outro curso de nível mais básico "Detecção de Faces com Java e OpenCV". E não há problema se você não conhece Java, pois os conceitos serão apresentados de forma que se você tem uma noção básica de lógica de programação conseguirá acompanhar as aulas tranquilamente. Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, se você é iniciante na área conseguirá desenvolver seus primeiros sistemas de reconhecimento facial e caso você já tenha algum conhecimento prévio; o curso lhe ajudará a compreender melhor essa área!
Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)
Who this course is for:
- Pessoas interessadas em Inteligência Artificial e Reconhecimento Facial
Instructors
![Jones Granatyr](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
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Olá! Meu nome é Jones Granatyr e já trabalho em torno de 10 anos com Inteligência Artificial (IA), inclusive fiz o meu mestrado e doutorado nessa área. Atualmente sou professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Desde que iniciei na Udemy criei vários cursos sobre diversos assuntos de IA, como por exemplo: Deep Learning, Machine Learning, Data Science, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Detecção e Reconhecimento Facial, Algoritmos de Busca, Mineração de Textos, Buscas em Textos, Mineração de Regras de Associação, Sistemas Especialistas e Sistemas de Recomendação. Os cursos são abordados em diversas linguagens de programação (Python, R e Java) e com várias ferramentas/tecnologias (tensorflow, keras, pandas, sklearn, opencv, dlib, weka, nltk, por exemplo). Meu principal objetivo é desmistificar a área de IA e ajudar profissionais de TI a entenderem como essa tecnologia pode ser utilizada na prática e que possam visualizar novas oportunidades de negócios.
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Olá, eu me chamo Gabriel Alves e sou formado em Ciência da Computação pela Universidade do Contestado (UnC) de Porto União. Também possuo Curso Técnico em Informática pelo Colégio Técnico de União da Vitória (COLTEC), concluído em 2014. Trabalho como desenvolvedor web há 7 anos, mas já lido com programação há mais de 9 anos. Em meus projetos faço o uso de várias linguagens, especialmente Python, a qual tenho preferência para utilizar no desenvolvimento das minhas pesquisas relacionadas a Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina. Sou desde sempre apaixonado pela computação e por temas que envolvem ciência e tecnologia.
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A plataforma IA Expert tem o objetivo de trazer cursos teóricos e práticos de fácil entendimento sobre sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados, para que profissionais de todas as áreas consigam entender e aplicar os benefícios que a IA pode trazer para seus negócios, bem como apresentar todas as oportunidades que essa área pode trazer para profissionais de tecnologia da informação. Também trazemos notícias atualizadas semanais sobre a área em nosso portal.