Студенческий проект по распознаванию лиц
Find a file
2023-04-18 19:20:43 +04:00
detector Python detector module written (#2) 2023-04-18 19:20:43 +04:00
.gitignore Python detector module written (#2) 2023-04-18 19:20:43 +04:00
LICENSE Create LICENSE 2023-04-16 12:41:31 +04:00
README.md Python detector module written (#2) 2023-04-18 19:20:43 +04:00
requirements.txt Python detector module written (#2) 2023-04-18 19:20:43 +04:00

Raspli Logo

Распли

Идея

Система распознавания лиц может помочь учебным заведениям стать безопаснее и удобнее. Потенциально такая система способна идентифицировать каждого человека в учебном заведении, считывать его внешние параметры (направление внимания, настроение и другие), а затем собирать и обрабатывать данные в реальном времени.

Детектор

Для детектирования лиц мы используем модель нейросети YOLOv8, которая на данный момент является State-Of-The-Art моделью для детектирования объектов.

Веса

Обучать большие модели нейросетей достаточно трудоемко, поэтому на данный момент доступна только легкая n-версия модели.

  • YOLOv8n-face
  • YOLOv8s-face
  • YOLOv8m-face
  • YOLOv8l-face
  • YOLOv8x-face

Модуль

Для использования детектора достаточно запустить detector.py и указать источник детектирования (изображение, видео, видеострим), например:

python3 detector.py --source /home/fruitourist/Desktop/futurists.jpg

Также вы можете указать путь до весов модели и необходимость сохранения результата.

Пример результата

Raspli Detector Example