Trabalho de Visão Computacional - FIAP

Integrantes do grupo

• Cleber Veiga Galvão - 356846
• Danildo André Amorim dos Santos - 355182
• Victor Marcio Hayee Falcão - 354955
• Lucas Ribeiro Del Poggetto - 355220

Link para o código utilizado

Modo de uso do código.

o trabalho de visão computacional apresenta alguns steps conforme as seções descritas no colab.

1. Limpeza de pasta no colab para a criação de pastas utilizadas no trabalho;
2. Instalação de pacotes que são utilizados no código (dlib, mediapipe, DFSD);
3. Importação de pacotes Utilizados;
4. Criação de uma pasta para armazenamento do vídeo gravado e modelos utilizados (dlib);
5. Baixar os modelos do dlib na pasta disponibilizada anteriormente;
6. Realizar a captura de uma foto "base" utilizada no algoritimo de similaridade
7. Realizar uma nova captura para que seja feita uma comparação com a face base disponibilizada anteriormente;
8. Através de um código JavaScript, realizamos a captura de um video no colab e o exportamos com a formatação (webm);
9. Devemos baixar o video disponibilizado anteriormente e adicionar na mesma pasta criada (/content/videos/recorded-video.webm);
10. Executar o detector de faces e cálculo de prova de vida válida (Validar se o usuário do vídeo piscou os olhos).
11. Após a execução do vídeo, nós teremos um output com o prefixo "_processado" (/content/videos/recorded-video_processado.webm), e nele é possível identificarmos a validação de prova de vida e detecção facial.

Exemplo de funcionamento do código - etapa de face recogntion

Foto base utilizada para comparação

Retorno de recognition positivo

Retorno de recognition negativo

Exemplo de funcionamento do código - etapa de liveness

Etapa de liveness é validada a partir do momento em que é identificado que o usuário piscou os olhos