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Ich werde Objekterkennungen, Gesichtserkennung und OpenCV-Projekte in Python durchführen

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valentinaferra
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Valentina F
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Über diesen Service

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Wenn du nach einem System suchst, das auf Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen basiert und mit Deployment angeboten wird, bist du hier genau richtig.

Ich biete dir die Dienstleistungen von


  • Yolo Objekterkennung
  • Segmentierung
  • Regressionsmodell
  • Klassifikationsmodell
  • Convolution Neural Network
  • Gesichtserkennung
  • Gesichtserkennung
  • Objekterkennung
  • API-Design
  • Package Deployment

Tools/Plattformen, die verwendet werden:

  • Python für die Programmierung
  • Google Colab
  • OpenCV
  • Tensorflow
  • Spyder IDE
  • Anaconda
  • Jupyter Notebook
  • Sklearn
  • Pandas
  • Keras
  • Matplotlib


Methodik: Anforderungen erfassen und das System entsprechend entwickeln, APIs für die Dienste entwerfen und sie nach Bedarf bereitstellen.


Warum solltest du mich engagieren?

Weil ich viele Projekte basierend auf den oben genannten Modellen gemacht habe, einige der zahlreichen Projekte sind:

  • Gesichtserkennung an öffentlichen Orten mittels Überwachungskamera
  • Gesichtserkennung basierte Videoüberwachung
  • Gesichtserkennung basierter Autoschlüssel
  • Echtzeit-Erkennung und -Erkennung von Verkehrsschildern
  • Real-Time-Verkehrslicht-Erkennung und -Erkennung
  • Gesichtsausdrücke/Emotionserkennung
  • Real-Time Fahrerzustandsanalyse basierend auf Gesichtsausdruck


Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung oder bei individuellen Anfragen.

Lerne Valentina F kennen

Valentina F
  • AusVereinigte Staaten
  • Mitglied seitMai 2025
  • Sprachen

    Englisch
I am Dr. Valentina, a Data Scientist currently serving as a Computer and Information Research Scientist at the University of Toledo, Ohio. Previously, I was a postdoctoral research fellow at the University of Manitoba and the University of Winnipeg, Canada. I earned my PhD in Computer Science from the University of Insubria, Italy. My research interests include Data Science, AI, and Drug

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