IA de Reconhecimento Facial

Este é um projeto de reconhecimento facial baseado em tecnologias de deep learning e machine learning, utilizando OpenCV e face_recognition para detecção e reconhecimento de faces.

Começando

Este projeto é um ponto de partida para um sistema de reconhecimento facial. Siga as instruções abaixo para configurar o projeto em sua máquina local.

Pré-requisitos

Antes de iniciar, certifique-se de ter o seguinte instalado:

• Python 3.x
• OpenCV
• face_recognition
• dlib

Instalação

1. Clone o repositório para a sua máquina local usando:

   git clone https://github.com/caiorocha7/ia-reconhecimento

2. Navegue até o diretório do projeto:

   cd ia-reconhecimento-facial

3. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Para Linux e macOS
   .\.venv\Scripts\activate   # Para Windows

4. Instale as dependências do projeto executando:

    pip install -r requirements.txt
   
   

Execução

1. Para capturar imagens com a webcam e treinar o modelo, execute:

   python face_capture_webcam.py
   

2. Para treinar os reconhecedores, execute:

   python train_recognizers.py
   

3. Para executar o reconhecimento facial usando deep learning, execute:

   python recognition_deeplearning_webcam.py
   

4. Para executar o reconhecimento facial com base nos reconhecedores treinados, execute:

   python recognition_webcam.py
   

Arquitetura do Projeto

• face_capture_webcam.py: Captura imagens usando a webcam e salva em um diretório de treinamento.
• train_recognizers.py: Treina os modelos de reconhecimento facial (Eigenfaces, Fisherfaces, LBPH).
• recognition_deeplearning_webcam.py: Reconhecimento facial em tempo real usando deep learning (face_recognition).
• recognition_webcam.py: Reconhecimento facial em tempo real usando modelos treinados (Eigenfaces, Fisherfaces, LBPH).
• encodingfaces.py: Codifica rostos a partir de imagens para reconhecimento facial.