Зарегистрироваться

Авторизоваться

забытый пароль

Забыли пароль? Пожалуйста, введите свой адрес электронной почты. Вы получите ссылку и создать новый пароль по электронной почте.

Добавить запись

Вы должны войти в систему, чтобы добавить запись .

Добавить вопрос

Вы должны авторизоваться, чтобы задать вопрос.

Авторизоваться

Зарегистрироваться

Добро пожаловать в Scholarsark.com! Ваша регистрация даст вам доступ к использованию больше возможностей этой платформы. Вы можете задавать вопросы, вносить свой вклад или дать ответы, просматривать профили других пользователей и многих других. Зарегистрироваться!

Face Recognition Web App with Machine Learning in Flask

Face Recognition Web App with Machine Learning in Flask

Цена: $89.99

Face Recognition Web Project using Machine Learning in Flask Python

Face recognition is one of the most widely used in my application. If at all you want to develop and deploy the application on the web only knowledge of machine learning or deep learning is not enough. You also need to know the creation of pipeline architecture and call it from the client-side, HTTP request, и многое другое. While doing so you might face many challenges while developing the app. This course is structured in such a way that you can able to develop the face recognition based web app from scratch.

Что вы узнаете?

  1. питон

  2. Image Processing with OpenCV

  3. Image Data Preprocessing

  4. Image Data Analysis

  5. Eigenfaces with PCA

  6. Face Recognition Classification Model with Support Vector Machines

  7. Pipeline Model

  8. Колба (Jinja Template, HTML, CSS, HTTP Methods)

  9. в заключение, Face recognition Web App

You will learn image processing techniques in OpenCV and the concepts behind the images. We will also do the necessary image analysis and required preprocessing steps for images.

For the preprocess images, we will extract features from the images, т.е.. computing Eigen images using principal component analysis. With Eigen images, we will train the Machine learning model and also learn to test our model before deploying, to get the best results from the model we will tune with the Grid search method for the best hyperparameters.

Once our machine learning model is ready, will we learn and develop a web server gateway interphase in flask by rendering HTML CSS and bootstrap in the frontend and in the backend written in Python. в заключение, we will create the project on the Face Recognition project by integrating the machine learning model to Flask App.

Около arkadmin

Оставьте ответ