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Projeto final de conclusão da disciplina de Visão Computacional voltado a auditoria de vídeo e construção de classificadores baseado em transfer learning.
https://www.fiap.com.br/mba/mba-em-artificial-intelligence-e-machine-learning/
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Passo 4 atividade de auditoria video #17

Open plopes002 opened 3 years ago

plopes002 commented 3 years ago

Professor, boa tarde,

nao estou conseguindo seguir com esta parte do trabalho, nao estou achando as coordenadas dos rostos, o Cascade so encontra um rosto, usei o Dlib, mais nao acho as coordenadas com ele

Como eu li os issues antigos, vi que voce chegou a perguntar para um aluno se ele alterou os critérios de tamanho e vizinhas do Cascade, eu cheguei a fazer e alterei dos dois tanto para 1.1, 1.2 e 1.3 e de 5 coloquei 4, 3, 2, ele identificou imagens de livros no cômodo de trás mais nao achou o rosto abaixado, por isso usei o dblib.

Captura de Tela 2021-05-26 às 17 16 18

michelpf commented 2 years ago

Olá, a proposta foi experimentar diferentes tipos de detectores de rostos e ver qual deles poderia ter um desempenho melhor. Em tese, o Dlib é capaz de detectar um pouco melhor (sem falsos positivos) do que o Haar Cascade, em experiência particular minha. O importante é você realizar ensaios e optar por aquele que melhor detectou, de acordo com suas premissas.

Peço desculpas na demora da resposta. Tiver um problema com as notificações 😢.