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Un outil de tri d'images par reconnaissance faciale.

Project description

I-face_sort

Description :

face_sort un outil en ligne de commande ergonomique permettant de trier des photos contenant des visages d'humains. Sur base d'un dossier contenant des photos, l'application sortira un dossier contenant N sous dossier chacun correspondant a un visage unique et contenant les photos sur lesquels ce visage apparait.

l'application permet notament de choisir le modele d'IA a utiliser : entre la distance euclidienne notee ED et le cosinus note COS .

il est egalement possible de choisir le seuil type de modele de tri permettant de rendre la recherche plus ou moins concise . les differentes valeurs du seuil sont :

- "strict" : permettant une classification beaucoup plus pointue et meticuleuse.
- "large" : permettant d'opter cette fois ci pour un tri plus souple .
-  none ,valeur par defaut : lorsque pas precise , une valeur par defaut est attribuee au seuil pour le tri.

II- Installation

Prerequis

  • Python 3.8+
  • Dependances requises listees dans requirements.txt

Etapes d'installation lancer la commande "pip install face_sort" dans le terminal. installer les Dependances

´´´bash pip install -r requirements.txt ´´´

III- Utilisation

Apres installation , vous pouvez utiliser face_sort via le terminal avec la commande suivante :

python -m face_sort /chemin/vers/le/dossier_a_traiter --seuil strict --modele ED

Explication des parametres

  • /chemin/vers/le/dossier_a_traiter : Chemin du dossier contenant les photos a trier.
  • --seuil : Niveau de filtrage des visages (options : strict, large, none par defaut).
  • --ia_model : Modele d'intelligence artificielle utilise pour la reconnaissance (ED, COS).

Exemple:

python -m face_sort.main --seuil_type strict --ia_model ED -- "C:\Users\X1 Yoga\Desktop\moi\photos_to_test"
´´´



## **VI- Technologies utilisees**
- Python 3.8+
- OpenCV
- TensorFlow / PyTorch (selon le modele IA utilise)


##**V- Licence**
Ce projet est sous licence **MIT**. 

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MD5 a90e352751f4810b0b82b7d5db9d9e7c
BLAKE2b-256 9c71c9697e1aba550ff55f1487c9a58d6c43b9f2fdb0f6c3248276b93ef70e8c

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