Este projeto é um detector de rosto desenvolvido com TensorFlow.js, uma biblioteca de machine learning para JavaScript. Ele utiliza o modelo MediaPipe FaceMesh para detectar e marcar pontos de referência faciais em tempo real.
No diretório do projeto, você pode executar:
Executa o aplicativo no modo de desenvolvimento.
Abra http://localhost:3000 para visualizá-lo no navegador.
A página será recarregada se você fizer edições.
Você também verá quaisquer erros de lint no console.
Inicia o executor de testes no modo interativo de observação.
Veja a seção sobre executar testes para mais informações.
Compila o aplicativo para produção na pasta build.
Ele empacota corretamente o React no modo de produção e otimiza a compilação para obter o melhor desempenho.
A compilação é minificada e os nomes dos arquivos incluem os hashes.
Seu aplicativo está pronto para ser implantado!
Veja a seção sobre implantação para mais informações.
Nota: esta é uma operação sem retorno. Uma vez que você eject, você não pode voltar atrás!
Se você não estiver satisfeito com a ferramenta de compilação e as escolhas de configuração, você pode eject a qualquer momento. Este comando removerá a dependência única de compilação do seu projeto.
Em vez disso, ele copiará todos os arquivos de configuração e as dependências transitivas (webpack, Babel, ESLint, etc) diretamente para o seu projeto para que você tenha controle total sobre eles. Todos os comandos, exceto eject, ainda funcionarão, mas apontarão para os scripts copiados para que você possa ajustá-los. Neste ponto, você está por sua conta.
Você nunca precisa usar eject. O conjunto de recursos curados é adequado para pequenas e médias implantações, e você não deve se sentir obrigado a usar este recurso. No entanto, entendemos que esta ferramenta não seria útil se você não pudesse personalizá-la quando estivesse pronto para isso.
Você pode aprender mais na documentação do Create React App.
Para aprender React, consulte a documentação do React.
Para saber mais sobre o TensorFlow.js e como ele pode ser usado para detecção de rosto, consulte a documentação oficial.
Este projeto utiliza o modelo MediaPipe FaceMesh para detectar rostos e marcar pontos de referência faciais em tempo real. É uma aplicação prática de inteligência artificial (IA) que demonstra como o TensorFlow.js pode ser usado para criar aplicações de machine learning diretamente no navegador.
- Detecção de Rosto em Tempo Real: Utiliza a câmera do dispositivo para detectar rostos em tempo real.
- Marcação de Pontos de Referência Faciais: Identifica e marca pontos de referência faciais, como olhos, nariz e boca.
- Interface Interativa: Interface de usuário simples e interativa para visualizar a detecção de rosto.
- React: Biblioteca JavaScript para construção de interfaces de usuário.
- TensorFlow.js: Biblioteca de machine learning para JavaScript.
- MediaPipe FaceMesh: Modelo de detecção de rosto e marcação de pontos de referência faciais.
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues e pull requests para melhorar este projeto.
Este projeto está licenciado sob a MIT License.