diff --git "a/Apresentacao_do_projeto/.ipynb_checkpoints/Apresenta\303\247\303\243o_Landmarks-checkpoint.ipynb" "b/Apresentacao_do_projeto/.ipynb_checkpoints/Apresenta\303\247\303\243o_Landmarks-checkpoint.ipynb" index b5f6f3b..139c462 100755 --- "a/Apresentacao_do_projeto/.ipynb_checkpoints/Apresenta\303\247\303\243o_Landmarks-checkpoint.ipynb" +++ "b/Apresentacao_do_projeto/.ipynb_checkpoints/Apresenta\303\247\303\243o_Landmarks-checkpoint.ipynb" @@ -77,7 +77,7 @@ "\n", "Representação das distâncias em um rosto desenhado | Cálculo das respectivas distâncias\n", ":-------------------------------------------------:|:-------------------------:\n", - "![face.png](face.png) | ![dist.png](dist.png)\n", + "![ims/face.png](imgs/face.png) | ![imgs/dist.png](imgs/dist.png)\n", "Fonte: [[Feature-Based Face Recognition Using Mixt ure-Distance](https://ieeexplore.ieee.org/document/517076) | Fonte: [Feature-Based Face Recognition Using Mixt ure-Distance](https://ieeexplore.ieee.org/document/517076)\n", "\n", " Dessa forma foi proposto extrair essas features a partir de uma foto tirada de uma webcam. Algumas considerações importantes, se o modelo não consegue identificar o rosto, as *landmarks* não são expostas, consequentemente o cálculo da distância joga um erro. Como a distância é variável de acordo com a proximidade do rosto à câmera, decidiu-se utilizar uma como normalizadora das outras, no caso, a terceira: distância entre têmporas, por ser constituída majoritáriamente de osso, essa distância é razoavelmente invariante à expressão facial." @@ -2330,6 +2330,1060 @@ "source": [ "std_clf.score(stdtest_x, test_y)" ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# DeepFace - Uma nova abordagem mais tradicional" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + " Os resultados acima são considerávelmente satisfatórios, ainda mais considerando uma abordagem clássica, sem uso de redes neurais. Ainda assim a curiosidade do grupo em relação ao ganho de desempenho possível ao utilizar esse método hoje mais tradicional motivou uma busca por implementações de redes que já foram implementadas e treinadas com tal objetivo, visto que o treino é proibitivo para o grupo, devido à falta de um dataset da magnitude necessária. Assim tentamos nos ater à alguma rede já treinada, tentar modificar sua implementação para nossas necessidades e, se necessário, realizar um ajuste fino de parâmetros para melhorar o desempenho da mesma." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + " É com esse objetivo que encontramos a interface DeepFace, disponível em: [DeepFace](https://github.com/serengil/deepface). Essa implementação de uma biblioteca que busca utilizar grandes redes de identificação de features faciais, acessar o vetor flatten da rede e realizar a comparação dois a dois destes vetores utilizando alguma métrica de distâncias. Os vetores então podem ser considerados a **codificação das respectivas imagens**, utilizando um threshold definido pela própria biblioteca é possível decidir se as imagens pertencem ou não à mesma pessoa. No caso a biblioteca faz uso de quatro redes diferentes:\n", + ">**VGG-Face**: \n", + "Desenvolvida por Oxford, esta rede tem sua arquitetura baseada na VGG16 e está sob a licença Creative Commons Attribution, logo não pode ser utilizada em uso comercial.\n", + "\n", + ">**Facenet**: Rede desenvolvida com base na arquitetura de Zeiler&Fergus, bem como também baseada na inception. Implementada em tensorflow, é uma rede antiga mas tem ótimos resultados. Sua licença é a MIT, portanto pode ser utilizada em uso comercial.\n", + "\n", + ">**OpenFace**: Implementada em Torch, essa rede é baseada no mesmo paper da Facenet, inclusive foi uma inspiração para a atualização desta pós primeiro lançamento. Está sob a liceça Apache 2.0 e pode ser usada comercialmente.\n", + "\n", + ">**Deepface**:\n", + "\n", + "Baseado em um paper de mesmo nome publicado em 2014, esta rede é a implementação da equipe de desenvolvimento do facebook, utilizando a API do Keras. É considerada a mais complexa das quatro aqui citadas e também está sob a licença MIT.\n", + "\n", + "Assim é possível utilizar qualquer uma das 4 redes citadas acima, e utilizar uma das seguintes métricas: similaridade de cossenos, distância euclidiana, e distância L2. Mas, como temos todos os modelos disponíveis, é possível também realizar um ensemble learning de todos os modelos, utilizando todas as métricas, para fazer a verificação, assim temos o seguinte esquema:\n", + "\n", + "\n", + "Que é exatamente o que vamos fazer, modificamos a biblioteca original para funcionar melhor com os propósitos do banco, e com propósitos próprios do grupo que vamos mostrar a seguir. A rede ainda possui outras funcionalidades interessantes, como verificação de gênero, idade, etinia, sentimento, etc." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Funcionamento da biblio modificada pelo grupo:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Using TensorFlow backend.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from deepface import DeepFace\n", + "import cv2\n", + "import numpy as np #para trabalhar com vetores\n", + "import glob\n", + "import os \n", + "import shutil\n", + "import pathlib\n", + "import os\n", + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "dic = DeepFace.make_dict('/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'Rodrigo_Fill.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Rodrigo_Fill/Fill01.jpeg',\n", + " 'Rodrigo_Fill.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Rodrigo_Fill/Fill02.jpeg',\n", + " 'Luisa_Heise.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Luisa_Heise/Luisa02.jpeg',\n", + " 'Luisa_Heise.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Luisa_Heise/Luisa01.jpeg',\n", + " 'Ariel_Guerreiro.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Ariel_Guerreiro/Ariel01.jpeg',\n", + " 'Ariel_Guerreiro.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Ariel_Guerreiro/Ariel02.jpeg',\n", + " 'Guilherme_Goncalves.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Guilherme_Goncalves/Gui01.jpeg',\n", + " 'Guilherme_Goncalves.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Guilherme_Goncalves/Gui02.jpeg',\n", + " 'Camila_Fonseca.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Camila_Fonseca/Camila02.jpeg',\n", + " 'Camila_Fonseca.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Camila_Fonseca/Camila01.jpeg',\n", + " 'Guilherme_Cola.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Guilherme_Cola/Cola02.jpeg',\n", + " 'Guilherme_Cola.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Guilherme_Cola/Cola01.jpeg',\n", + " 'Noel_Viscome.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Noel_Viscome/Noel02.jpeg',\n", + " 'Noel_Viscome.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Noel_Viscome/Noel01.jpeg',\n", + " 'Victor_Jinsi.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Victor_Jinsi/Victor01.jpeg',\n", + " 'Eduardo_Eiras.1': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Eduardo_Eiras/Edu06.jpg',\n", + " 'Eduardo_Eiras.2': '/home/fill/Documentos/Turing/VC/DeepFace/Turing_Faces/Eduardo_Eiras/Edu05.jpeg',\n", + " 'Eduardo_Eiras.3': 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"execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Ensemble learning enabled\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Loading Facebook DeepFace: 100%|██████████| 4/4 [00:43<00:00, 10.87s/it]\n", + "Avaliando Hash: 100%|██████████| 34/34 [01:10<00:00, 2.08s/it]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "df = DeepFace.save_hash(dic)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + " | VGG-Face | \n", + "Facenet | \n", + "OpenFace | \n", + "DeepFace | \n", + "
---|---|---|---|---|
Rodrigo_Fill.1 | \n", + "[0.011258397, -0.0051986985, -0.0035807253, 0.... | \n", + "[-0.7107556, 0.2447348, -1.3264471, 0.20392153... | \n", + "[0.09385188, -0.07862704, 0.0021203938, 0.0650... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.66140383, 0.0, 0.6555716, 2.81141... | \n", + "
Rodrigo_Fill.2 | \n", + "[0.01038197, -0.009693551, 0.008820645, 0.0113... | \n", + "[0.81892776, 1.5169264, -2.3059661, 0.83081686... | \n", + "[0.07494784, -0.013211267, -0.101745866, 0.045... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.76971376, 1.1680458, 3.7435546, 1... | \n", + "
Luisa_Heise.1 | \n", + "[0.013311128, 0.016905498, 0.017590838, 0.0007... | \n", + "[0.15546729, -0.48523352, 1.1752089, -1.828793... | \n", + "[0.03517189, 0.043330558, -0.080343574, 0.0138... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.3481037, 1.2885046, 3.498858... | \n", + "
Luisa_Heise.2 | \n", + "[0.0052965735, 0.007177258, -0.0013739086, 0.0... | \n", + "[-1.5654796, -1.0087686, 0.77439445, -0.830853... | \n", + "[0.015118088, 0.01344703, -0.10854726, -0.0123... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.1309611, 4.682887, 2.07... | \n", + "
Ariel_Guerreiro.1 | \n", + "[0.019220604, 0.015955398, 0.025329819, 0.0061... | \n", + "[1.8040531, 2.4030004, -1.5023875, 1.736949, 0... | \n", + "[-0.03975611, 0.10978596, 0.016175106, 0.07090... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.9227623, 2.601956, 0.0, 0.90... | \n", + "
Ariel_Guerreiro.2 | \n", + "[0.008694698, -0.005788977, -0.0016123804, -0.... | \n", + "[-0.19725096, 1.6418126, -1.1741674, 0.9594986... | \n", + "[0.019117408, 0.18743879, 0.025908452, 0.05127... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.36150473, 0.0, 2.553075, 2.4... | \n", + "
Guilherme_Goncalves.1 | \n", + "[0.0071882443, 6.268373e-05, 0.007376805, 0.00... | \n", + "[-0.5617701, 0.15997693, 0.18063924, 0.9567702... | \n", + "[-0.041704994, -0.00016754917, 0.035282012, -0... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.03970301, 1.1502867, 0.0, 2.... | \n", + "
Guilherme_Goncalves.2 | \n", + "[0.008158567, -0.00033164697, 0.009618739, 0.0... | \n", + "[-0.7463429, -0.24570425, 0.20713773, 1.214165... | \n", + "[-0.029539527, 0.004947966, 0.0065265903, -0.0... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.47723967, 0.0, 3.388195... | \n", + "
Camila_Fonseca.1 | \n", + "[0.020502472, 0.014146947, 0.013597289, -0.001... | \n", + "[-1.8097155, -1.8309294, -1.20493, 1.3271358, ... | \n", + "[0.051527027, -0.008045665, -0.070917234, 0.00... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.30561933, 3.0658455, 2.70023... | \n", + "
Camila_Fonseca.2 | \n", + "[0.016508777, 0.0141032515, 0.017723288, 0.007... | \n", + "[-1.3376508, -1.5952889, 0.25136778, 1.1719253... | \n", + "[0.033205245, 0.06364468, -0.036076825, -0.026... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3348985, 5.3893414, 2.8... | \n", + "
Guilherme_Cola.1 | \n", + "[0.011286672, -0.0031716733, 0.006024914, 0.00... | \n", + "[-0.10863148, 0.12147777, -2.1797159, 2.553167... | \n", + "[0.09351041, 0.023937931, 0.014001634, 0.13893... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8363554, 0.0, 0.0,... | \n", + "
Guilherme_Cola.2 | \n", + "[0.016229464, -0.006794181, 0.0052082087, -1.6... | \n", + "[0.19653642, -0.065777265, -2.1988037, 2.93330... | \n", + "[0.07559654, 0.0140757235, -0.089574635, 0.076... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8358648, 6.13692, 1.777... | \n", + "
Noel_Viscome.1 | \n", + "[0.007722295, -0.0032768892, 0.01261278, 0.015... | \n", + "[-1.7278033, 0.26465106, 0.6038073, 0.36027545... | \n", + "[0.038704526, 0.07394758, -0.09165, 0.04594578... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.064310044, 1.9042714, 2.0811... | \n", + "
Noel_Viscome.2 | \n", + "[0.009547951, 0.0034925663, 0.01011407, 0.0061... | \n", + "[-0.5509963, 0.74306023, 0.14488125, -0.936631... | \n", + "[0.051902585, -0.023795338, -0.08508713, -0.03... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.124282, 2.3894014, 3.08... | \n", + "
Victor_Jinsi.1 | \n", + "[0.020444352, 0.010158352, 0.00625316, 0.01316... | \n", + "[0.5734688, 0.86270785, -0.64202434, 1.1462065... | \n", + "[-0.01967564, 0.0672678, 0.011682327, 0.033551... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0280519, 0.0, 1.4935838... | \n", + "
Eduardo_Eiras.1 | \n", + "[0.021600582, 0.006747674, 0.013444074, 0.0118... | \n", + "[-0.34935245, -0.37163797, -0.39313334, 0.7243... | \n", + "[-0.005565289, 0.051990893, -0.041520093, -0.0... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.26732165, 1.0506326, 0.35762... | \n", + "
Eduardo_Eiras.2 | \n", + "[0.027794681, 0.012595378, 0.015973512, 0.0243... | \n", + "[0.4253676, 0.68349314, 0.5815365, -0.06460958... | \n", + "[-0.0114504425, -0.02118617, -0.09935128, -0.0... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7076707, 0.6628028, 2.7... | \n", + "
Eduardo_Eiras.3 | \n", + "[0.023938581, -0.005019143, -0.0041286526, 0.0... | \n", + "[-1.293877, -0.1234024, -1.4063007, 1.3587369,... | \n", + "[-0.02248524, 0.14344844, 0.04551649, 0.008724... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8374405, 2.356803, 0.70... | \n", + "
Eduardo_Eiras.5 | \n", + "[0.014218462, 0.0028408384, 0.012237807, 0.018... | \n", + "[-1.3807191, 0.006177306, -0.50413, 1.6096864,... | \n", + "[-0.004796549, 0.002740741, -0.01581459, -0.02... | \n", + "[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0053782, 0.65704703, 2.... | \n", + "
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