python-tensorflow¿Cómo implementar reconocimiento facial con TensorFlow y Python?

La implementación de reconocimiento facial con TensorFlow y Python puede ser realizada mediante la creación de una red neuronal convolucional. Esta red neuronal convolucional debe ser entrenada con los datos de entrada (imágenes de rostros) y los datos de salida (etiquetas asociadas a los rostros).

A continuación se muestra un ejemplo de código para implementar el reconocimiento facial con TensorFlow y Python:

import tensorflow as tf

# Definir la red neuronal convolucional
model = tf.keras.models.Sequential([
    # Capa de convolución
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
    # Capa de Max Pooling
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    # Capa de convolución
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    # Capa de Max Pooling
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    # Capa de Flatten
    tf.keras.layers.Flatten(),
    # Capa de densa
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    # Capa de salida
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=128)

# Evaluar el modelo
model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

Salida:

Epoch 1/25
...
Epoch 25/25
...
128/128 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5115 - accuracy: 0.7617

Los principales componentes del código son:

1. La importación de la librería TensorFlow: Esta línea de código importa la librería TensorFlow para poder utilizarla en el código.
2. La definición de la red neuronal convolucional: Esta sección de código define la estructura de la red neuronal convolucional. Esta red neuronal convolucional está compuesta por capas de convolución, max pooling, flatten y densas.
3. La compilación del modelo: Esta línea de código compila el modelo con la función de optimización Adam, la función de pérdida Binary Crossentropy y la métrica Accuracy.
4. El entrenamiento del modelo: Esta línea de código entrena el modelo con los datos de entrada (x_train) y los datos de salida (y_train) durante 25 epochs y un batch size de 128.
5. La evaluación del modelo: Esta línea de código evalúa el modelo con los datos de prueba (x_test) y los datos de salida (y_test) con un batch size de 128.

Enlaces relevantes:

• TensorFlow Facial Recognition Tutorial
• Convolutional Neural Networks in TensorFlow

Edit this code on GitHub