SmileFace - Classificador de sorrisos utilizando Machine Learning

Objetivo

O objetivo deste trabalho é desenvolver um classificador de imagens que seja capaz de identificar sorrisos e não sorrisos a partir de um banco de imagens 2D.

Workflow

Descrição Resumida dos Dados

Neste trabalho, estamos utilizando o banco de imagens Fetch Olivetti Faces.
Composto por 10 imagens de 40 indíviduos distintos, totalizando 400 imagens em formato PGM.

Descrição dos Métodos

Pré-Processamento: Nesta etapa realizaremos verificações da integridade dos dados além da normalização e preparação da base de dados para a próxima etapa.

Extração de Features:?

Algoritmo de Treinamento Nesta estapa desenvolveremos um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado. Gerando um classificador capaz de identificar sorrisos e não sorrisos.

Exibe Resultados Serão gerados gráficos indicando os resultados do trabalho.

Bibliotecas

Serão utilizadas as bibliotecas:
sklearn 0.18.1
plotly 2.0.6
tensorFlow 1.1.0

Ferramentas

Docker
Draw.io
JupyterNotebook

Referências

Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado. Pré-processamento de dados em aprendizado de máquina supervisionado. Diss. Universidade de São Paulo, 2003.

Deep Learning Course. Udacity. Disponível em: https://classroom.udacity.com/courses/ud730

TensorFlow for Poets. Disponível em: https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/?utm_campaign=chrome_series_machinelearning_063016&utm_source=gdev&utm_medium=yt-desc#0

Olivetti Faces. Disponível em: http://scikit-learn.org/stable/datasets/olivetti_faces.html