В этом посте рассмотрим, как использовать библиотеку Facerecognition для распознавания лиц на изображениях. Комбинируя ее с веб-фреймворком Django мы покажем этапы создания веб-приложения пропускной системы

Компьютерное зрение (computer vision, CV) – активно развивающаяся научная область, связанная с анализом изображений и видео. В последнее время данному направлению уделяется большое внимание, так как CV позволяет решать множество задач, таких как: детекцию объектов, классификацию изображений, распознавание лиц и т.д., которые в свою очередь применяются в разных сферах жизни от мобильных приложений для наложения масок на лицо во время звонка до построения систем безопасности, поиска преступников и мошенников

Биометрия везде. Современные мегаполисы в России и мире окутаны сетями камер, подключенными к различным системам распознавания лиц. Насколько это правильно с точки зрения этики — каждый решает сам, но факт в том, что такие методы не только помогают раскрывать преступления, но и предотвращать их совершение.

Достаточно часто при работе с видео ставится задача узнать – сколько людей было в кадре и получить их лица.
На первый взгляд задача достаточно простая, но порой ее реализация упирается в огромное количество проблем. Наиболее частая – какую библиотеку использовать, чтобы максимально быстро получить хороший результат?