Aprendizagem de Máquinas Reconhecimento Facial

Tipo de documento:Revisão Textual

Área de estudo:Engenharia mecatrônica

Documento 1

Em vez de escrevê-lo, o algoritmo é alimentado com determinados dados e a lógica é construída por intermédio dos dados. Todo algoritmo classifica algo, atribuindo para grupos distintos. Se tratando do mesmo algoritmo, que reconhece caracteres manuscritos, realiza a classificação de e-mails, não spams, não precisando mudar alguma linha no código. É a mesma ideia do algoritmo, que alimentado pelos dados contendo um treinamento diferente, é possível criar uma lógica diferente. Esse termo "Aprendizagem de Máquina", consiste nos mais variados tipos de algoritmos genericamente. Outro exemplo relacionado a regressão é a imagem de um homem ou mulher. A idade pode ser deduzida pelos dados dessa imagem. Aprendizagem não supervisionada Ela aborda problemas com ideias bem vagas em relação aos resultados. A estrutura vem de dados que não sabemos de onde vem o efeito de variáveis.

A estrutura derivada agrupa dados entre as variáveis. No decorrer do artigo vai abordar sobre essa tecnologia, como funcionamento e aplicações. Apenas olhar para alguém e reconhecer parece fácil. Como exemplo, usaremos duas pessoas diferentes, mas com características muitos aproximadas - Will Ferrel, que é um ator, e Chad Smith, um músico. O reconhecimento facial consiste em um conjunto de procedimentos para realizar uma comparação. O primeiro passo é detectar um rosto em uma imagem. O primeiro passo, no pipeline é identificar um rosto específico. É lógico que para isso é preciso encontrar primeiro para depois poder fazer a análise. A câmera já vem com essa ferramenta que é uma espécie de foco (geralmente um quadradinho amarelo) que separa a figura de um rosto, o destacando.

Fazer essa detecção é uma função perfeita para qualquer tipo de câmera. Se ela detectar algum rosto de forma automática, há uma garantia de que todos os rostos já foram marcados antes de efetuar a foto.

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