Face Recognition with Deep Learning

Projekt zaliczeniowy o nowoczesnym rozpoznawaniu twarzy. Pierwszy model wytrenowany na zaledwie 218 obrazach mocno się przeuczał; augmentacja danych (obrót, zoom) oraz krok wyrównania twarzy normalizujący położenie oczu i ust, w połączeniu z siecią wstępnie wytrenowaną, poprawiły generalizację. Celem było wykrywanie twarzy w wideo z własnego zbioru danych projektu.