轻量级人脸识别项目EasyFace,准确率高,实时运行,跨平台
项目地址:https://github.com/EasyFaceOrg/EasyFaceEasyFace人脸识别项目A light weight face recognition project, high accuracy, real-time, cross-platform.一个轻量级人脸识别项目,准确率高,实时运行,跨平台。在酷睿i7 CPU上耗时410ms。人脸检测模型RetinaFace
项目地址:https://github.com/EasyFaceOrg/EasyFace
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EasyFace人脸识别项目
A light weight face recognition project, high accuracy, real-time, cross-platform.
一个轻量级人脸识别项目,准确率高,实时运行,跨平台。在酷睿i7 CPU上耗时410ms。人脸检测模型RetinaFace在WIDER Face Hard上的准确率为0.791,人脸识别模型MobileFacenet在LFW上的准确率为99.55%
特性
- 纯C++代码
- 与ncnn、opencv一样,可跨平台部署
- 可以使用自己的数据集重新训练人脸检测模型与人脸表征模型
- 方便集成各种的人脸检测模型和人脸表征模型
- 已集成的人脸检测算法:RetinaFace
- 已集成的人脸表征算法:MobileFacenet
人脸识别原理

实现细节
使用RetinaFace进行人脸检测,然后用SimilarTransform 和 OpenCV Affine Transformations获取对齐的人脸图像,再用MobileFacenet提取128维的特征向量,最后用余弦相似度计算人脸相似度。
依赖
编译依赖库,并修改CMakeLists.txt
编译
Linux
./build_linux.sh
aarch64 Linux
./build_aarch64-linux-gnu.sh
运行
Linux
./run_demo.sh
运行结果
Start face register...
filename: images/register/huge.jpg
username: huge
filename: images/register/liuyifei.jpg
username: liuyifei
Finish face register.
Start face identify
identify result: liuyifei, 0.55
save result to: images/identify/liuyifei.result.jpg
blank frame grabbed
Finish face identify.
在Core i7 CPU上耗时410ms

aarch64 Linux
./build-linux/bin/face_system_demo models/retinaface/ models/mobilefacenet/ images/register/ images/identify/img1.jpg
效果演示
已注册人脸:huge、liuyifei
未注册人脸:unknown



联系方式
Email:qianli_zh@qq.com
CSDN技术博客: https://blog.csdn.net/zhongqianli
EasyFace人脸技术交流群:1070763980

许可证书
BSD 3 Clause
致谢
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