Go to file

Pierre Hubert 387487e748 Add second model structure		2023-04-14 00:14:59 +02:00
boxes	Add Jennifer Lawrence data	2023-04-13 22:50:34 +02:00
embeddings	Add Jennifer Lawrence data	2023-04-13 22:50:34 +02:00
schemas	Ajout des schémas sur les modèles	2023-04-13 23:19:30 +02:00
src	Add comparison matrix	2023-04-13 20:10:59 +02:00
diff_table.txt	Add comparison matrix	2023-04-13 20:10:59 +02:00
faces_location.txt	Add Jennifer Lawrence data	2023-04-13 22:50:34 +02:00
README.md	Add second model structure	2023-04-14 00:14:59 +02:00
struct_model_faces_classification.txt	Add second model structure	2023-04-14 00:14:59 +02:00
TODO.md	Ajout explication structure modèles	2023-04-13 23:35:14 +02:00
URLs	Ajout des schémas sur les modèles	2023-04-13 23:19:30 +02:00

README.md

Expérimentations de reconnaissance faciale

Les images sources

Chris Evan

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/0e/Chris_Evans_-Captain_America_2_press_conference%28cropped%29.jpg
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/36/MJK_68238_Daniel_Br%C3%BChl_%28Berlinale_2020%29.jpg

Robert Downey

Jennifer Lawrence

Margot Robbie

Ces images sont normalement toutes libres de droits. Il peut cependant être judicieux d'indiquer leur source pour en attester.

Une copie de ces images est disponible dans le dossier src

Emplacement des visages

src/ChrisEvan1.jpg: De 490x218 à 1128x1008

src/ChrisEvan2.jpg: De 541x1006 à 1844x2347

src/MargotRobbie1.jpg: De 527x181 à 1014x715

src/MargotRobbie2.jpg: De 697x359 à 1680x1358

src/RobertDowney1.jpg: De 384x159 à 845x736

src/RobertDowney2.jpg: De 360x119 à 553x350

src/JenniferLawrence1.png: De 196x115 à 365x314

src/JenniferLawrence2.png: De 695x428 à 1591x1396

"Embeddings"

L'ensemble des nombres caractérisant les visages générés par mon modèle de classification des visages sont disponibles dans le dossier embeddings.

Voici quelques exemples :

ChrisEvan1.jpg:

0.013588272 0.14924107 0.10293563 -0.0894408 -0.14983389 -0.15014969 -0.10940615 -0.08662054 -0.027009228 0.025306579 0.063713625 0.0029894528 -0.22485909 -0.1171356 -0.028612543 0.052584253 -0.01020841 0.08544659 -0.039860334 0.08512174 0.16187522 -0.12540862 0.04619039 -0.034596693 0.049454086 -0.003330931 -0.02040488 0.12404345 0.044619344 0.06511985 -0.18827626 0.1292971 -0.16731974 0.05794434 -0.080326095 0.13209893 -0.040213954 -0.0860508 -0.19195764 0.02851134 -0.012864292 0.08082352 0.042097613 0.12528199 0.00915616 0.04863165 0.15132628 0.034243103 -0.16731258 0.074604616 -0.065076664 -0.020548549 0.11536233 0.10212831 -0.0850409 -0.069237165 -0.046551146 0.13450986 -0.025315845 0.07234829 0.03134743 -0.013245294 -0.12022436 0.10452058 0.1345366 0.17489764 0.119002044 0.12792549 0.20691383 -0.025321007 -0.05199498 0.019840801 0.006721283 0.11697529 -0.08906952 0.15815419 0.06950762 -0.04278898 -0.03946757 -0.11027197 -0.06240656 -0.030829161 0.035503548 0.026103929 0.13984278 -0.08964199 0.045302223 -0.12754425 -0.008096112 0.11721313 -0.014474002 -0.031576354 0.14043052 0.065895215 -0.06676938 0.043812174 -0.10521634 0.009509598 -0.045587383 -0.02444263 0.00013175681 0.0056394055 0.048152678 -0.11565323 -0.124192216 -0.02743731 -0.163479 0.22907133 -0.022912463 0.036762048 0.03346427 0.035544943 0.026411045 0.11851789 0.020429777 0.19305018 -0.016451316 -0.09938731 -0.013517487 0.09305682 0.16937472 -0.02410161 -0.14735183 -0.10815277 0.06747906 -0.14740476 0.0958967 -0.020174563

JenniferLawrence1.png.txt

0.059789382 -0.06540175 0.09384677 -0.09344663 -0.124955855 -0.14620578 0.21621326 0.08681343 -0.22887544 0.16835837 -0.21205847 -0.09929459 -0.07712983 0.18850496 0.0040708827 0.06931689 -0.12965605 -0.19898388 0.15594587 -0.05846893 0.010512652 0.029273292 -0.06976994 -0.009134532 -0.075729 0.15730128 0.20621045 -0.14657775 -0.023199601 0.19438854 -0.025176251 0.16280289 0.15292016 0.203397 -0.042337168 -0.043469157 0.13448407 -0.07164188 0.25583833 0.014922339 -0.11000569 0.17076612 -0.11343877 -0.03459193 -0.07640086 0.09205383 -0.09176708 0.009503559 -0.10276184 -0.0680929 -0.06760132 0.12734948 -0.067464754 0.034245383 -0.030228864 -0.043915395 0.0072117387 0.1366474 0.032039784 0.039552618 -0.13448033 -0.049129415 -0.070208974 -0.11192467 0.0077691986 -0.09058856 0.007923333 0.15862593 -0.0441338 0.18257132 0.11437641 0.047846057 0.06540898 -0.056939643 -0.0064649535 0.04443105 -0.06582029 -0.094180234 0.026080629 -0.043123882 0.052541822 -0.066220045 -0.031253625 -0.014365362 -0.030886997 -0.015664259 -0.09257816 0.0117671965 -0.018785734 0.018891882 -0.086992756 0.1330208 -0.0472171 -0.013287547 -0.080245994 0.0035603195 -0.033081498 -0.017256219 0.06913957 0.0291235 -0.0057697054 -0.04429207 -0.17319635 -0.1331113 -0.048168566 -0.057445955 -0.11418376 -0.10913006 -0.12299465 0.11582708 -0.019224066 -0.1671122 0.011502104 -0.07045502 0.14687648 0.008338821 -0.057212986 -0.07145432 0.11368221 0.06900518 0.07788772 -0.042550106 -0.17789641 0.045252983 0.014051363 0.024645478 0.09975756 0.08491579

Classification des visages utilisés en exemple

	ChrisEvan1.jpg	ChrisEvan2.jpg	JenniferLawrence1.png	JenniferLawrence2.png	MargotRobbie1.jpg	MargotRobbie2.jpg	RobertDowney1.jpg	RobertDowney2.jpg
ChrisEvan1.jpg	0	1.4469901	1.5851444	1.4725641	1.493774	1.5233572	1.5027672	1.5772052
ChrisEvan2.jpg	1.4469901	0	1.7558935	1.7296197	1.7195596	1.6490623	1.5382934	1.5368507
JenniferLawrence1.png	1.5851444	1.7558935	0	0.7988865	1.3284732	1.4284842	1.5345646	1.5157186
JenniferLawrence2.png	1.4725641	1.7296197	0.7988865	0	1.3276035	1.4731331	1.6620125	1.5803103
MargotRobbie1.jpg	1.493774	1.7195596	1.3284732	1.3276035	0	0.973696	1.4589473	1.5014138
MargotRobbie2.jpg	1.5233572	1.6490623	1.4284842	1.4731331	0.973696	0	1.6180637	1.6254852
RobertDowney1.jpg	1.5027672	1.5382934	1.5345646	1.6620125	1.4589473	1.6180637	0	0.7831072
RobertDowney2.jpg	1.5772052	1.5368507	1.5157186	1.5803103	1.5014138	1.6254852	0.7831072	0

La distance correpond l'écart type de chaque valeurs des embeddings de embeddings_1[i] - embeddings_2[i] pour i variant de 0 à taille(embeddings) .

Schéma du fonctionnement général

Détection des visages

Classification des visages

Processus complet

Explications sur les modèles

Modèle de détection des visages

En entrée : L'image est de taille arbitraire, chaque pixel de l'image est représenté par les trois couleurs rouge, vert et bleu sur un 1 octet (valeur de 0 à 255)
En sortie : Le modèle fournit, pour chaque visage détecté : : l'emplacement du visage, ainsi que la probabilité qu'il s'agisse bien d'un visage

Modèle de classification des visages

En entrée :
- Les visages à classifier sont redimensionnés pour avoir une taille de 160x160 pixels (avec trois cannaux : rouge, vert, bleu).
- Chaque pixel fait l'objet d'un traitement de normalisation : (valeur - moyenne) / écart type
En sortie : Le modèle retourne pour chaque visage fournit en entrée les embeddings (la suite de nombre donnée en exemple ci-dessus - 128 nombres au total)

Structure des modèle

Modèle de détection des visages : structure indisponible
Modèle de classification des visages : struct_model_faces_classification -> Près de 23 millions de poids / paramètres