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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%。
- 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
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。
编译依赖库,并修改CMakeLists.txt
./build_linux.sh
./build_aarch64-linux-gnu.sh
./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.
Total time is about 410ms on Core i7 CPU.
./build-linux/bin/face_system_demo models/retinaface/ models/mobilefacenet/ images/register/ images/identify/img1.jpg
已注册人脸:huge、liuyifei
未注册人脸:unknown
- 人脸质量评估
- 人脸活体检测
- 性别年龄预测
Email:[email protected]
CSDN技术博客: https://blog.csdn.net/zhongqianli
EasyFace人脸技术交流群:1070763980