Idea de proyecto | Búsqueda de una persona en una secuencia de video almacenada

Título del proyecto: Identificación de rostros en una secuencia de video.

Introducción:
Este proyecto está relacionado con el área de identificación y reconocimiento facial. Tenemos que buscar a una persona en un video. En la detección e identificación de rostros tenemos que entrenar nuestra máquina para miles de rostros, pero para fines de búsqueda, solo tenemos una imagen de la persona que buscamos. Así que tenemos que usar un sistema de comparación de rostros como el sistema faceNet. Comenzaremos con la reducción de ruido en video. La detección de rostros será el siguiente paso y la comparación de rostros en los rostros detectados será el paso final. Funcionará en los videos almacenados y una imagen de entrada con cara para buscar.

Marco conceptual:

Métodos:
Reducción de ruido:
el ruido en los fotogramas y la diferencia de píxeles entre dos fotogramas consecutivos deben reducirse para obtener mejores resultados. El ruido se puede reducir utilizando el método de reducción de ruido gaussiano.
Detección de rostros:
En caso de video, tendremos todos los rostros angulosos. Entonces no podemos usar el algoritmo de viola Jones para la detección de rostros. Podemos usar CNN para la detección de rostros.
Para la comparación de rostros, utilizaremos el sistema FaceNet. El sistema FaceNet fue desarrollado por Google y utiliza el modelo 128-D para rostros. El modelo 128-D no es más que la medición de las caras en diferentes direcciones y ángulos.

Características proporcionadas:

• Detección de rostro
• Reconocimiento facial
• Identificación facial

Algoritmos:

• Método de reducción de ruido gaussiano
• Red neuronal de convolución
• sistema FaceNet

Herramientas utilizadas: biblioteca Python, openCV y FaceNet.

Aplicación:
1. Detección de fraude en pasaportes y visas
2. Identificación de delincuentes
3. Videovigilancia de cajeros automáticos y bancos
4. Prevenir el fraude de votantes
5. Encontrar un ladrón o terrorista en la base de datos de video almacenada de la vigilancia.

Nota: este proyecto se ha iniciado y la detección y el reconocimiento de rostros se inician solo en rostros frontales.
Enlace GitHub: https://github.com/kapilggg10/project1