Código fluente aula 18 scikit-learn reconhecimento facial

**Guide Código Fluente Aula 18 : Reconhecimento Facial avec Scikit-Learn**

**Introduction**

Coucou les devs ! aujourd'hui, nous allons nous lancer dans un projet passionnant : le reconocimento facial ! Avec Scikit-Learn, nous allons apprendre à reconnaître les visages et à les différencier les uns des autres. C'est une technique fondamentale dans le domaine de l'intelligence artificielle et des technologies de l'information. Dans cette aula, nous allons explorer les bases du reconocimento facial et vous guider à travers les étapes nécessaires pour mettre en place un projet réussi.

**Section 1 : Importation des bibliothèques et chargement des données**

Pour commencer, nous devons importer les bibliothèques nécessaires. Nous allons utiliser Scikit-Learn pour le reconocimento facial et OpenCV pour charger les images.

```python

import numpy as np

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn import svm

from sklearn import metrics

import cv2

import os

```

Nous allons ensuite charger les données. Pour ce faire, nous allons utiliser la fonction `cv2.imread()` pour charger les images.

```python

# Chargement des données

path = 'data/faces'

faces = []

labels = []

for filename in os.listdir(path):

img = cv2.imread(os.path.join(path, filename))

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img = cv2.resize(img, (100, 100))

faces.append(img)

labels.append(filename.split('_')[0])

```

**Section 2 : Prétraitement des données et entraînement du modèle**

Maintenant que nous avons chargé les données, nous allons les prétraitter pour les rendre prêtes à l'entraînement du modèle. Nous allons utiliser la fonction `PCA` pour réduire la dimensionnalité des données.

```python

# Prétraitement des données

pca = PCA(n_components=0.95)

faces_pca = pca.fit_transform(np.array(faces).reshape(-1, 100*100))

```

Nous allons ensuite diviser les données en données d'entraînement et données de test.

```python

# Divisions des données

faces_train, faces_test, labels_train, labels_test = train_test_split(faces_pca, labels, test_size=0.2, random_state=42)

```

Enfin, nous allons entraîner le modèle à l'aide de la fonction `svm`.

```python

# Entraînement du modèle

model = svm.SVC(kernel='rbf', gamma='scale')

model.fit(faces_train, labels_train)

```

**Conclusion**

Et voilà ! Nous avons mis en place un projet de reconocimento facial avec Scikit-Learn. Ce projet peut être amélioré en ajoutant plus de données et en utilisant des techniques plus avancées. J'espère que vous avez apprécié ce guide et que vous pouvez l'appliquer à vos propres projets.

**Appel à l'action**

Voilà un projet passionnant, mais qui nécessite une approche méthodique. Si vous souhaitez aller plus loin et améliorer ce projet, je vous invite à rejoindre notre communauté de devs pour discuter de vos idées et partager vos connaissances.

**FAQ**

- **Q : Qu'est-ce que le reconocimento facial ?**

A : Le reconocimento facial est une technique qui permet de reconnaître les visages et de les différencier les uns des autres.

- **Q : Pourquoi utiliser Scikit-Learn pour le reconocimento facial ?**

A : Scikit-Learn est une bibliothèque puissante qui offre de nombreuses fonctionnalités pour le reconocimento facial, notamment la capacité de réduire la dimensionnalité des données.

- **Q : Comment peut-on améliorer ce projet ?**

A : Il est possible d'améliorer ce projet en ajoutant plus de données, en utilisant des techniques plus avancées et en ajoutant plus de fonctionnalités.