Descrição

Sistema de visão computacional para um desafio técnico que usa OpenCv, MediaPipe, DeepFace para rastreio e classificação facial de piscadas, tipo de piscada (Voluntária ou Involuntária), gaze do olho (Direção do olhar) e emoção.

Artigos & Conteúdos analisados

https://cmp.felk.cvut.cz/ftp/articles/cech/Soukupova-TR-2016-05.pdf

https://medium.com/@harshithaparitala1/transforming-facial-expressions-into-insights-real-time-emotion-recognition-using-deepface-2b91a03f277d

Video para direção do olhar: https://www.youtube.com/watch?v=-toNMaS4SeQ

Como rodar?

Esteja na pasta raiz do projeto e escolha um dos caminhos informados abaixo na sua preferência (Docker ou Python local + UV).

1. Docker

Certifique-se de ter o docker instalado dentro do SO.

1.1 Cerfique-se de adicionar acesso ao docker ao seu display

xhost +local:docker

1.2 Build e inicialização

docker build -t ia-vision .

docker run --rm \
--device=/dev/video0:/dev/video0 \
-e DISPLAY=$DISPLAY \
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
ia-vision:latest

2. Python local + UV

Certifique-se de ter o UV instalado dentro do seu python

2.1 Sincronize os pacotes

uv sync

2.2 Rode a aplicação

uv run python manage.py