Skip to content

Pametnik-Paketnik/paketnik-face-auth-research-model

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

26 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Sistem za prepoznavanje obrazov

O projektu

Ta projekt predstavlja sistem za prepoznavanje obrazov, ki uporablja strojno učenje za zaznavanje in klasifikacijo obrazov v videoposnetkih. Sistem je razvit kot del šolskega projekta in vključuje celoten proces od priprave podatkov do testiranja modela.

Ekipa

  • Jakob Mlakar - Razvoj modela, optimizacija in OpenCV programi za zajemanje obrazov
  • Nikola Mitrovic - Obdelava podatkov in testiranje
  • Vito Senic - Integracija sistema in dokumentacija

Funkcionalnosti

  • ✅ Ekstrakcija sličic iz videoposnetkov
  • ✅ Predobdelava in čiščenje podatkov
  • ✅ Treniranje modelov nevronskih mrež
  • ✅ Testiranje na posameznih videoposnetkih
  • ✅ Testiranje na več videoposnetkih hkrati
  • ✅ Zaznavanje in prepoznavanje obrazov v realnem času

Struktura projekta

notebooks/
├── prepare_LFW_falsedataset_for_training.ipynb # Priprava negativnih podatkov (LFW)
├── prep_data.ipynb                             # Obdelava podatkov iz videoposnetkov
├── prep_data_videos.ipynb                      # Dodatna obdelava video podatkov
├── mod_training.ipynb                          # Treniranje glavnega modela
└── mod_training_videos.ipynb                   # Treniranje in testiranje na videoposnetkih

scripts/
├── face_capture.py      # OpenCV program za zajemanje obrazov (Jakob)
├── face_processing.py   # Obdelava in procesiranje obrazov
└── face_augumentation.py # Povečavanje podatkovne množice

data/
├── raw/                # Surovi podatki
├── processed/          # Obdelani podatki
└── models/            # Shranjeni modeli

Uporabljene tehnologije

  • Python 3.10+
  • TensorFlow/Keras - Strojno učenje
  • OpenCV - Računalniški vid
  • MediaPipe - Zaznavanje obrazov
  • NumPy & Pandas - Obdelava podatkov
  • Matplotlib - Vizualizacija

Namestitev

  1. Kloniraj repozitorij:
git clone [URL_REPOZITORIJA]
cd test-python-auth
  1. Namesti odvisnosti:
pip install -r requirements.txt
  1. Zaženi Jupyter notebook:
jupyter notebook

Projekt razvit v okviru študija na [Fakulteta za racunalnistvo in informatiko FERI v Mariboru] - [2025]

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors