Package: face-Recogniti
Reconhecimento Facial com VGG faces e BallTreeEsse é que abstrai o processo de reconhecimento facial com o modelo VGG faces e o classificador BallTree.Instalação:'''
pip install face-Recogniti
'''Uso:Importando a biblioteca'''
from Face_Recognition import  Face_Recognition as tf
'''Inicializando o modeloé nescessario o caminho para o arquivo vgg_face_weights.h3você pode baixar o arquivo nesse linkvgg face weights'''
r_f = rf.Face_Recognition()
r_f.criando_modelo('.../Reconhecimento_Facial/vgg_face_weights.h5')
'''Formatar o caminho do diretorio para importar o banco de dadosA função dicionario_diretorio_treino_teste ira formatar os caminhos para as fotos presentes no banco de dados.Os parametros são os seguintes:diretorio : caminho para o banco de dados formatado da seguinte forma (.../base_de_dados/)quantidade_de_fotos_para_treino : quantidade de fotos armazenadas no banoco de treino.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 dadosA função extracao_de_caracteristicas_diretorio_treino vai retornar uma lista com as caracteristicas das fotos do banco de treino.Os parametros são os seguintes: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: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 testeA função resultados_da_classificacao realiza a classificação do banco de dados teste.Os parametros são os seguintes:base_teste : base de treino.base_teste : base de teste.'''
classificacao = r_f.resultados_da_classificacao(base_treino,base_teste)
'''Reultados da classificação da base de dados testeA função resultado_dos_teste_percentual_acertos mostra resultados da classificação do banco teste.Os parametros são os seguintes:classificacao : resultados da função resultados_da_classificaca.base_teste : base de teste.'''
r_f.resultado_dos_teste_percentual_acertos(classificacao,base_teste)
'''Reconhecimneto de uma fotoA 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:base_treino : base de teste.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 dadosA função adicionando_individuos_a_base_treino que vai adicionar um novo individuo na base de dados.Os parametros são os seguintes:base_de_dados : base de dadis resultante das funções de estrações de caracteristicas.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 dadosA função remover_individuos_a_base_treino que vai remover o individuo informado.Os parametros são os seguintes:base_de_dados : base de dadis resultante das funções de estrações de caracteristicas.identificador_do_individuo : identificador usado na base de dados.'''
r_f.remover_individuos_a_base_treino(base_treino,identificador_do_individuo)
'''