3 - Transcrição da vídeo - Reconhecimento facial

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Este arquivo traz a transcrição do áudio da videoaula que faz parte deste curso 
para que você possa, sempre que precisar, acessar um conteúdo específico e 
rever os conceitos apresentados. 
 
VISÃO COMPUTACIONAL 
 
O reconhecimento facial é um recurso de visão computacional que permite identificar 
pessoas em imagens e vídeos a partir das suas características faciais. 
Você já deve ter visto isso funcionando, para liberar acesso a um aplicativo no seu 
celular ou passar por catracas de segurança em prédios e outros locais restritos. 
Já pensou no potencial disso para personalizar as suas experiências? 
Você entra em um elevador e as publicidades e notícias são alteradas para seu 
interesse. 
Você visita uma loja e os atendentes já sabem o que você gosta e costuma comprar. 
Muito legal, né? 
Eu sou Marlos Bosso, arquiteto técnico na Microsoft com experiência em inteligência 
artificial e dados, 
E vou te mostrar o reconhecimento facial em imagens, um recurso do Vision Studio do 
Azure. 
Para começar a usar os recursos de visão computacional, faça uma assinatura do Azure, 
crie um grupo de recursos e uma conta para acessar a API de reconhecimento facial. 
Se você não sabe criar uma assinatura do Azure, tem o link na descrição. 
Ela te mostra como criar uma assinatura grátis. 
Agora, vamos para o Vision Studio do Azure ver um exemplo do uso dessa tecnologia. 
Muito bem, estamos de volta no Vision Studio, que é a principal interface que a gente 
vai usar para interagir com as tecnologias de visão computacional do Azure. 
A gente tem aqui a detecção de faces já nos recursos recomendados, mas a gente pode 
filtrar aqui em cima também. 
Então, a gente vem no menu de faces e aqui vão aparecer só os serviços relacionados 
ao reconhecimento facial. 
A gente vai usar o único que tem aqui, que é a detecção de faces de uma imagem. 
Então a gente clica, a gente vem para a interface que vai nos permitir fazer isso.A gente 
precisa clicar nesse "chat box" entendendo que esse uso pode ocorrer em custos e aí 
de novo a gente tem alguns exemplos de algumas fotos que estão pré-carregadas para 
a gente testar, mas não vamos usar nenhuma delas agora. 
 
Vamos pegar uma imagem nossa e fazer "upload". 
De novo, fazer "upload" é supersimples, a gente arrasta e solta aqui. 
É a mesma foto que a gente usou no exemplo anterior, mas agora o que a gente pede 
é para fazer um reconhecimento facial, ou seja, detectar onde é que tem uma face 
nessa imagem. 
E aí, vocês podem ver que ele já desenhou o quadrado aqui, aonde identificou uma 
face, então ele fala essa é a face número 1 que foi identificado e quando a gente olha 
aqui nos atributos, isso é o recurso que surgiu em 2020 por conta das restrições 
sanitárias que nós tínhamos no momento, ele fala que além de identificar a face, ele 
mostra se essa face está usando uma máscara ou não, algo que foi muito útil durante a 
época das restrições sanitárias. 
Ele identificou a face e o alvo era certo e disse, olha, essa face não está usando 
máscara. 
O que é verdade, a gente tem a face aqui e não está usando máscara. 
Vou fazer um outro teste, carregar uma outra imagem. 
De novo, muito simples, arrastamos e soltamos a imagem aqui em cima. 
Ele já atualizou a imagem, rodou rapidinho o processo de detecção e aqui nessa 
imagem ele detectou três faces, né? 
Uma face número 1 sem máscara, que é o rapaz que está à esquerda. 
Uma face número 2, que é essa mulher que está ao centro. 
Uma face número 3, que é da menina que está aqui do lado direito e as três indicou 
que está sem máscara. 
Vamos dar uma olhada também que no objeto "JSON" assim que a gente acessar esse 
recurso programaticamente, que a gente vai ter de resposta, é o objeto de "JSON". 
E aí, a gente tem aqui quais foram as faces reconhecidas e a gente tem também 
posicionamento dessa face, ou seja, a gente tem as coordenadas para desenhar esse 
quadrado de onde está a face. 
Vamos fazer um teste um pouco mais complicado agora para o nosso serviço. 
Vamos colocar uma outra imagem, arrastei, soltei, a imagem apareceu. 
É a mesma foto do primeiro teste, mas agora a gente descobriu o rosto da pessoa aqui 
com um ramo de planta, né? 
E a gente pode olhar que ele não respondeu nenhuma face detectada, ou seja, a gente 
cobriu o rosto e de fato ele não detectou nenhuma face. 
Só para fazer um último exemplo rápido aqui, justamente para mostrar a nossa 
condição e a detecção de máscara facial, eu vou clicar em uma das imagens que já 
estão pré-carregadas, que é essa última aqui e vou rodar em cima dela. 
E aí a gente viu aqui que foi identificada uma face, ela foi identificada que está usando 
as máscaras, ela fala que a máscara está cobrindo o nariz e a boca sim. 
Então é algo que foi muito útil durante a época de restrição sanitária que nós tivemos. 
Muito legal esse serviço de detecção facial, né? 
Você acaba de ver como funciona o reconhecimento facial em uma imagem. 
Experimente esse e outros recursos de visão computacional no Vision Studio do 
Azure. 
E prepare-se para a prova de certificação AI-900.