Ce cas pratique : "Reconnaissance d'iris" témoigne de la maîtrise des compétences visées pour l'obtention du titre professionnel : Développeur en intelligence artificielle (RNCP 34757), délivré par Simplon, dans le cadre de l'École Microsoft IA Caen par Simplon et ISEN. Ce cas pratique implique l'amélioration d'un modèle de vision par ordinateur, ainsi que le développement d'une application web qui le déploie.
Vous êtes un développeur IA, votre entreprise vous a confié la mission de développer une interface de reconnaissance d’oeil pour une entreprise souhaitant authentifier ses 45 employés à partir d’un scan de leurs yeux.
consignes: Ensemble des consignes et des données pour mener le projet.streamlit-app: Application front-end pour effectuer les prédictions à partir de photos d'yeux.
Pour s’assurer d’améliorer les performances du nouveau modèle de détection biométriques, voici les préconisations essentielles :
- Développer 3 classificateurs :
- Un classificateur qui détecte l'œil gauche ou l'œil droit
- Un classificateur qui détecte l’ID de l’employé à partir de l'œil gauche
- Un classificateur qui détecte l’ID de l’employé à partir de l'œil droit
- Essayer différentes architecture de modèle : essayer différentes architectures pré-entraînées sur ImageNet disponibles avec Keras.
- Augmentation de données : présenter plus de photos lors de l'entraînement aidera le nouveau modèle à mieux classer les images d’yeux.
- Modifier les hyperparamètres : en jouant sur les hyperparamètres, nous pourrons obtenir un gain de performance.
| Notebook | Colab |
|---|---|
| Classificateur qui détecte si l'image est un oeil gauche ou un oeil droit. |  |
| Classificateur qui retrouve l'identifiant d'un employé à partir de l'image de son oeil gauche ou droit | |
Application Streamlit de détection d'un employé à partir d'une photo de son oeil.
🎓 Projet développé par David Scanu, étudiant en intelligence artificielle 🤖 à l'École Microsoft IA Caen par Simplon et ISEN, 1ère promotion de Caen (2023-2024).