face-Recognit 0.0.2

Abstrair o processo de reconhecimento facial com o modelo CNN Vgg Faces.

Reconhecimento Facial com VGG faces e BallTree

Esse é que abstrai o processo de reconhecimento facial com o modelo VGG faces e o classificador BallTree.

Instalação:

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pip install face_Recognit
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Uso:

Importando a biblioteca

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import Face_Recognition
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Inicializando o modelo

é nescessario o caminho para o arquivo vgg_face_weights.h3

você pode baixar o arquivo nesse link vgg face weights

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r_f = Face_Recognition('.../Reconhecimento_Facial/vgg_face_weights.h5')
r_f.criando_modelo()
'''

Formatar o caminho do diretorio para importar o banco de dados

A função dicionario_diretorio_treino_teste ira formatar os caminhos para as fotos presentes no banco de dados.

Os parametros são os seguintes:

1. diretorio : caminho para o banco de dados formatado da seguinte forma (.../base_de_dados/)

2. quantidade_de_fotos_para_treino : quantidade de fotos armazenadas no banoco de treino.

3. quantidade_de_fotos_para_teste : quantidade de fotos armazenadas no banoco de teste.

   ''' diretorio = '.../base_de_dados/' dicionario_treino_teste = r_f.dicionario_diretorio_treino_teste(diretorio,quantidade_de_fotos_para_treino,quantidade_de_fotos_para_teste) '''

Formatar o banco de dados

A função extracao_de_caracteristicas_diretorio_treino vai retornar uma lista com as caracteristicas das fotos do banco de treino.

Os parametros são os seguintes:

1. dicionario_treino_teste : resultado retornado da função dicionario_diretorio_treino_teste

   ''' base_treino = r_f.extracao_de_caracteristicas_diretorio_treino(dicionario_treino_teste) '''

A função extracao_de_caracteristicas_diretorio_teste vai retornar uma lista com as caracteristicas das fotos do banco de teste.

Os parametros são os seguintes:

1. dicionario_treino_teste : resultado retornado da função dicionario_diretorio_treino_teste

   ''' base_teste = r_f.extracao_de_caracteristicas_diretorio_teste(dicionario_treino_teste) '''

Classificar o banco de dados teste

A função resultados_da_classificacao realiza a classificação do banco de dados teste.

Os parametros são os seguintes:

1. base_teste : base de treino.

2. base_teste : base de teste.

   ''' classificacao = r_f.resultados_da_classificacao(base_treino,base_teste) '''

Reultados da classificação da base de dados teste

A função resultado_dos_teste_percentual_acertos mostra resultados da classificação do banco teste.

Os parametros são os seguintes:

1. classificacao : resultados da função resultados_da_classificaca.

2. base_teste : base de teste.

   ''' r_f.resultado_dos_teste_percentual_acertos(classificacao,base_teste) '''

Reconhecimneto de uma foto

A função resultados_do_reconhecimento_de_uma_foto realiza o reconheicmento de uma foto apenas informando o diretorio dela e fornecendo a base de dados de treino.

Os parametros são os seguintes:

1. base_treino : base de teste.

2. image_path : caminho para o diretorio da imagem que deseja identificar.

   ''' image_path = '.../5.pgm' r_f.resultados_do_reconhecimento_de_uma_foto(base_treino,image_path) '''

Adicionar individuo a base de dados

A função adicionando_individuos_a_base_treino que vai adicionar um novo individuo na base de dados.

Os parametros são os seguintes:

1. base_de_dados : base de dadis resultante das funções de estrações de caracteristicas.

2. diretorio_individuo_para_adicionar : caminho para o diretorio do individuo que deseja adicionar.

   ''' individuo_para_adicionar = '.../Jeanderson/' r_f.adicionando_individuos_a_base_treino(base_de_dados,diretorio_individuo_para_adicionar) '''

Remover individuo a base de dados

A função remover_individuos_a_base_treino que vai remover o individuo informado.

Os parametros são os seguintes:

1. base_de_dados : base de dadis resultante das funções de estrações de caracteristicas.

2. identificador_do_individuo : identificador usado na base de dados.

   ''' r_f.remover_individuos_a_base_treino(base_treino,identificador_do_individuo) '''