Visão computacional / biometria

Face Recognition — Identificação facial em imagens

O Face Recognition é uma solução Windows para detecção, cadastro e reconhecimento de pessoas em imagens. Organiza coleções fotográficas, treina modelos de identificação, reconhece identidades e disponibiliza os resultados por API HTTP local para integração com outros sistemas.

Em uma frase: biometria facial operacional — do cadastro das fotos ao reconhecimento automatizado e à integração via API.

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Principais capacidades

›Detecção e recorte de faces em imagens
›Gestão de coleções e fotos de pessoas
›Treinamento e carregamento de modelos de reconhecimento
›Reconhecimento facial em novas imagens
›Remoção de faces similares / duplicatas
›Busca de uma pessoa em pastas de imagens
›Estimativa de idade e gênero
›API HTTP local para integração
›Interface desktop de operação
›Geração de vídeo a partir de sequência de imagens

O que o projeto faz

O projeto resolve a necessidade de identificar pessoas em imagens de forma automatizada, com controle sobre a base de fotos e sem depender apenas de revisão manual.

Cadastro e preparação da base

›Organiza coleções de pessoas com suas fotos.
›Detecta e recorta faces em pastas de imagens.
›Remove fotos similares ou duplicadas para limpar a base.
›Estima características auxiliares (como idade e gênero) quando aplicável.

Treinamento e reconhecimento

›Treina o reconhecidor a partir das coleções cadastradas.
›Carrega modelos treinados para uso operacional.
›Reconhece quem aparece em uma nova imagem (com ou sem recorte prévio).
›Busca ocorrências de uma pessoa específica em um conjunto de imagens.

Integração e operação

›Expõe API HTTP local para treinar, carregar modelo, gerenciar coleções e reconhecer imagens.
›Interface desktop para operação, diagnóstico e gestão das coleções.
›Telemetria de uso de recursos da máquina (CPU, memória, disco).

Para quem é

Equipes de engenharia e operação que precisam de identificação facial em software próprio — cadastro de pessoas, reconhecimento em lote e integração com outros sistemas via API.

Tecnologias utilizadas

Software

›C# / .NET Framework
›Windows Forms + MaterialSkin
›Emgu CV / OpenCV
›Reconhecimento LBPH (fluxo principal)
›Modelos Haar e redes Caffe (detecção / idade / gênero)
›ArcFace via ONNX (suporte experimental no código)
›EmbedIO (API HTTP embutida)
›RavenDB e/ou Google Firestore
›Newtonsoft.Json, ImageSharp, Accord

Hardware e execução

›Aplicação desktop Windows
›Processamento em CPU

Protocolos e integração

›HTTP local (API de coleções, imagens, treino e reconhecimento)
›Persistência em banco documental / cloud conforme configuração

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