Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw gezichtsherkenning, objectdetectie, aanwezigheidsysteem in deep learning, opencv
Bimh
Over deze dienst
Automatische vertaling
Automatiseer je toegangstracking met veilige biometrische validatie. Ik ontwikkel een premium gezichtsherkenning en aanwezigheidsloggingsysteem met behulp van deep learning en OpenCV. Zeg vaarwel tegen handmatige check-ins en proxy-aanwezigheid met slimme, geautomatiseerde biometrische identiteitsbeheer.
Met state-of-the-art embedding-modellen zoals FaceNet, InsightFace of Dlib ontwikkel ik systemen die gezichtsstructuren omzetten in unieke wiskundige handtekeningen, waardoor directe matching mogelijk is tegen een database van geregistreerde profielen. Het systeem werkt snel en verifieert identiteiten in fracties van een seconde.
Wat ik lever: een complete gebruikersregistratie van gezichten, high-speed multi-gezichtdetectie in live camerastreams, geautomatiseerde database logging (MySQL, SQLite of Excel/CSV) en basis liveness detection om print- of foto-spoofing te voorkomen. Optimaliseer je workflow met een professionele oplossing. Neem vandaag nog contact op om je aangepaste aanwezigheidsysteem te beveiligen!
Maak kennis met Bimh
Bimh
AI systems, YOLO, OpenCV, Deep Learning, Machine Learning, Object Detection
- Afkomstig uitDenemarken
- Lid sindsmei 2026
Talen
Engels
I build advanced AI systems using YOLO, OpenCV, Deep Learning, and Machine Learning technologies. My services include object detection, facial recognition, image segmentation, medical imaging, pose estimation, lane detection, skeleton tracking, and real-time AI applications. I specialize in custom dataset training, image annotation, AI deployment, and Python-based computer vision solutions. I help businesses, startups, and researchers create scalable AI-powered software with accurate detection and optimized model performance.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke modellen gebruik je voor hoge nauwkeurigheid bij gezichtsmatching?
Ik gebruik zeer betrouwbare modellen zoals InsightFace, FaceNet en deep Face-architecturen om nauwkeurigheid te behouden onder verschillende lichtomstandigheden.
Hoe voorkomt het systeem dat mensen een foto van een smartphone gebruiken om te frauderen?
Ik integreer aangepaste face liveness detection mechanismen die textuur- of knippergedrag analyseren om digitale schermen en papieren prints te weigeren.
Kan het systeem gezichten herkennen met maskers of brillen op?
Moderne embedding-modellen zoals InsightFace kunnen goed omgaan met standaard accessoires, hoewel extreme obstructies de algehele precisie kunnen verminderen.
