أولا : البيانات ( Dataset )
نحتاج نجمع ما بين ١٠ الى ٢٠ صورة مختلفة لكل شخص مع ملاحظة انه تكون في كل صورة شخص واحد والوجه يكون واضح و كل الاشخاص لهم نفس العدد من الصور . انا استخدمت هنا مجموعة صور للمنتخب تقدروا تحملوها من هنا : github.com
نحتاج نجمع ما بين ١٠ الى ٢٠ صورة مختلفة لكل شخص مع ملاحظة انه تكون في كل صورة شخص واحد والوجه يكون واضح و كل الاشخاص لهم نفس العدد من الصور . انا استخدمت هنا مجموعة صور للمنتخب تقدروا تحملوها من هنا : github.com
ثانيا : تحديد موقع الوجه (Face Detection)
من خلال نموذج CNN تم تدريبه على عدد كبير من الصور لتحديد احداثيات الوجه في كل صورة ، اشهر مكتبتين ممكن استخدامهم :
1- MTCNN face detector
2- OpenCV face detector
من خلال نموذج CNN تم تدريبه على عدد كبير من الصور لتحديد احداثيات الوجه في كل صورة ، اشهر مكتبتين ممكن استخدامهم :
1- MTCNN face detector
2- OpenCV face detector
رابعا : التعرف على الوجوه (Face Recognition )
بعد ما نستخرج المصفوفات راح نحفظها اما في قاعدة بيانات اذا كان العدد كبير او في ملف منفصل(as dictionary). الان عشان نتعرف على الوجوه في اي صورة كل اللي علينا انه نكرر الخطوة الثانية والثالثة وبعدها نبحث في الملف عن اقرب مصفوفة مشابهة
بعد ما نستخرج المصفوفات راح نحفظها اما في قاعدة بيانات اذا كان العدد كبير او في ملف منفصل(as dictionary). الان عشان نتعرف على الوجوه في اي صورة كل اللي علينا انه نكرر الخطوة الثانية والثالثة وبعدها نبحث في الملف عن اقرب مصفوفة مشابهة
أخيراً هذه العمليات الأساسية في خطوات ثانية ممكن تساهم في زيادة الدقة مثل تدريب النموذج على نفس الصور او إستخدام (Loss function ) أحدث مثل ArcFace.
اقترحوا لي كيف ممكن تستخدموا هذه التقنية بشكل مختلف .🧐
الكود اللي استخدمته من هنا :
pyimagesearch.com
اقترحوا لي كيف ممكن تستخدموا هذه التقنية بشكل مختلف .🧐
الكود اللي استخدمته من هنا :
pyimagesearch.com
جاري تحميل الاقتراحات...