مكتبة التعرف على الوجه [مغلق

https://stackoverflow.com/questions/953714

11-09-2019
|

سؤال

أنا أبحث عن مجانا تمييز الوجوه مكتبة مشروع جامعي. أنا لا أبحث عن اكتشاف الوجه. وبعد أنا أبحث عن الاعتراف الفعلي. هذا يعني العثور على الصور التي تحتوي على وجوه أو مكتبات محددة تقوم بحساب المسافات بين الوجوه المحددة.

أنا حاليا باستخدام opencv. للكشف عن الوجوه الخام eigenface. خوارزمية للاعتراف. لكنني اعتقدت أنه يجب أن يكون هناك شيء هناك بأداء أفضل من خوارزمية eigenface مكتوبة ذاتيا. أنا لا أتحدث عن السرعة كأداء، أبحث عن مكتبة مع نتائج أفضل من نهج eigenface بسيط.

ألقيت نظرة على إغماء, ، ولكن يبدو أن المكتبة ليست قابلة لإعادة الاستخدام للغاية لتطبيقاتي الخاصة.

أنا سعيد بمكتبة في بيثون، جافا، ج ++، ج أو شيء من هذا القبيل. أفضل شيء سيكون إذا كان يمكن تشغيله على جهاز Windows لأنني أعتمد على بعض رمز Windows فقط في الوقت الحالي.

المحلول

فيما يلي قائمة البائعين التجاريين الذين يوفرون حزم خارج الرف للتعرف على الوجه الذي يعمل على Windows:

cybula. - معلومات عن الاعتراف بالوجه SDK.. وبعد هذه شركة أسستها أستاذ جامعي وعلى هذا النحو يبدو موقع الويب الخاص بهم غير مهني. لا يوجد معلومات تسعير أو تجريبي يمكنك تنزيلها. ستحتاج إلى اتصل بهم للحصول على معلومات التسعير.
التكنولوجيا العصبية - معلومات عن الاعتراف بالوجه SDK.. وبعد هذه الشركة لديها كليهما معلومات التسعير الأمامية وكذلك نسخة فعالية لمدة 30 يوما من SDK.
Pittsburgh الاعتراف نمط - (حصلت من قبل جوجل) معلومات عن تتبع الوجه والاعتراف SDK. وبعد العروض التي يقدمونها تساعدك على تقييم تقنيمها ولكن ليس SDSK. ستحتاج إلى اتصل بهم للحصول على معلومات التسعير.
رؤية معقولة - معلومات عن SDK.. وبعد يتيح لك موقعهم بسهولة الحصول على عرض أسعار السعر ويمكنك أيضا طلب مجموعة تقييم سيساعدك في تقييم تقنيتها.

نصائح أخرى

تحديث

OpenCV 2.4.2 الآن يأتي مع الجديد جدا السيرة الذاتية :: FaceRecognizer.. وبعد يرجى الاطلاع على الوثائق التفصيلية للغاية في:

http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/facerec/index.html.

البريد الأصلي

لقد أصدرت libfacerec., ، مكتبة التعرف على الوجه الحديث ل APENCV C ++ API (رخصة BSD). LibFacerec لا يوجد لديه تبعيات إضافية وتنفذ طريقة Eigenfaces وطريقة Fisherfaces و Historms الرسم البياني للأنماط الثنائية المحلية. سيتم تضمين أجزاء من المكتبة في OpenCV 2.4.

أحدث مراجعة ل Libfacerec متاح في:

https://github.com/bytefish/libfacerec.

كتبت المكتبة لبرنامج OpenCV 2.3.1 مع مراعاة OpenCV 2.4 القادمة، لذلك لا أدعم إصدارات OpenCV في وقت سابق من 2.3.1. يأتي هذا المشروع كشروع CMAKE مع واجهة برمجة تطبيقية موثقة جيدا، وهناك أيضا برنامج تعليمي حول تصنيف النوع الاجتماعي. يمكنك رؤية إصدار HTML من الوثائق في:

http://www.bytefish.de/dev/libfacerec/

إذا كنت ترغب في فهم كيفية عمل هذه الخوارزميات، فقد ترغب في قراءة دليلي لمواجهة التعرف (بما في ذلك Python و GNU OFTAVE / MATLAB أمثلة):

http://www.bytefish.de/blog/face_recognition_with_opencv2.

هناك أيضا Python و GNU Octave / Matlab تنفيذ الخوارزميات في مستودع جيثب بلدي. وبعد كلا المشروعين في Facerec. تشمل أيضا العديد من طرق التحقق من الصحة لتقييم الخوارزميات:

https://github.com/bytefish/facerec.

المنشورات ذات الصلة هي:

ترك، م، ونتاند، أ. eigenfaces للاعتراف.. وبعد مجلة علم الأعصاب المعرفي 3 (1991)، 71-86.
Belhumeur، PN، HESPANHA، J.، و Kriegman، D. eigenfaces مقابل Fisherfaces: التعرف باستخدام الإسقاط الخطي المحدد للفئة.. وبعد المعاملات IEEE حول تحليل النمط والذكاء آلة 19، 7 (1997)، 711-720.
Ahonen، T.، حديد، أ.، و pietikainen، م. الاعتراف بالوجه مع الأنماط الثنائية المحلية.. وبعد رؤية الكمبيوتر - ECCV 2004 (2004)، 469-481.

مصادقة بام وحدة PAM لمصادقة الوجه: لكن الأمر سيتطلب بعض العمل للحصول على ما تريد. أظهر اختبار سريع، أن معدل الاعتراف ليس جيدا مثل هؤلاء من فيريلوك من التكنولوجيا العصبية.

المالك هو برنامج التعرف على الوجه مفتوح المصدر، والذي يستخدم واصفات موياف غابور. ولكن آخر تحديث للمصدر هو 3 سنوات من العمر.

من الموقع: "Malic هو برنامج التعرف على مواجهة OpenSource يستخدم Wavelet Gabor. إنه نظام التعرف على وجه الواقع في الوقت الفعلي يعتمد على نظام تقييم مواجهة Malib و CSU (CSUFacefideval) .Uses Library Malib لمعالجة الصور في الوقت الفعلي وبعض CSUFaceideval للاعتراف بالوجه."

علاوة على ذلك قد يكون هذا ذا أهمية:

gaborboosting.: برنامج علمي مطبق على الاعتراف بالوجه مع خوارزمية Gabor Wavelet و Algorithm

مكتبة استخراج ميزة - Felib يعود الى "التعليق التوضيحي للوجه من قبل Kernel فيشر فيشر،"

انا افكر eigenface., ، ما الذي تقوم به بالفعل، هو الطريق للذهاب إذا كنت ترغب في حساب المسافة بين الوجوه. هل يمكن أن تجرب مناهج مختلفة مثل دعم شاحنات النقل أو مخفي ماركوف نموذج. وبعد لقد وجدت صفحة تسرد الخوارزميات الرئيسية التي يمكن استخدامها للاعتراف بالوجه: الصفحة الرئيسية التعرف على الوجه.

أيضا، عندما تقول "أداء أفضل"، هل تعني السرعة أو الدقة؟ ما نوع المشكلة التي تواجهك؟ ما مدى اختلاف البيانات؟ هل هم في معظمهم الوجه أمامي أو هل تشمل الملفات الشخصية؟

إذا كان مشروعك على فيلم أو تلفزيون، أو أي شيء يحتوي على برنامج نصي، فهذا يبدو أنك تريد بالتأكيد النظر في عمل مارك ايفينغهام واثق آل.. وبعد البرنامج هو متوفرة, ، كما هي النتائج على حلقة بيائية.

يجب أن تنظر في http://libccv.org/

إنها جديدة إلى حد ما، لكنها توفر API مستوى عالي المستوى مفتوح المصدر للكشف عن الوجه.

(... و، أجرؤ على القول، أمر رائع جدا)

تحرير: يستحق الإشارة أيضا، أن هذا هو أحد كبار الأنواع القليلة التي لا تعتمد على OpenCV، ومجرد الركلات، إليك نسخة من التعليمات البرمجية لكشف الوجه عن صفحة الوثائق، لتعطيك فكرة عالقة:

#include <ccv.h>
int main(int argc, char** argv)
{
    ccv_dense_matrix_t* image = 0;
    ccv_read(argv[1], &image, CCV_IO_GRAY | CCV_IO_ANY_FILE);
    ccv_bbf_classifier_cascade_t* cascade = ccv_load_bbf_classifier_cascade(argv[2]);         ccv_bbf_params_t params = { .interval = 8, .min_neighbors = 2, .accurate = 1, .flags = 0, .size = ccv_size(24, 24) };
    ccv_array_t* faces = ccv_bbf_detect_objects(image, &cascade, 1, params);
    int i;
    for (i = 0; i < faces->rnum; i++)
    {
        ccv_comp_t* face = (ccv_comp_t*)ccv_array_get(faces, i);
        printf("%d %d %d %d\n", face->rect.x, face->rect.y, face->rect.width, face->rect.y);
    }
    ccv_array_free(faces);
    ccv_bbf_classifier_cascade_free(cascade);
    ccv_matrix_free(image);
    return 0;
}

أعلم أنه كان بعض الوقت، ولكن لأي شخص آخر مهتم، هناك إغماء مشروع، الذي قام بتوزيع الكثير من هذه الميزات (الكشف والاعتراف وما إلى ذلك) في حزمة برامج لطيفة.

كانوا يستخدمون opencv.. وبعد لديها الكثير من غير الاهتمام بالاعتراف بالوجه هناك أيضا، ولكن، تطمئن، فإنه يفعل التعرف على مواجهة.

يمكنك تجربة مكتبة MVG المفتوحة، ويمكن استخدامها لواجهات متعددة أيضا.

ستكون الخطوة التالية هي Fisherfaces. جربه وتحقق مما إذا كانوا يعملون من أجلك.هنا هي مقارنة جميلة.

ليس حقا ما تبحث عنه، ولكن قد يكون مفيدا لك. كشف الوجه / رؤية الكمبيوتر الخوارزميات في ماتلاب.

مرخصة بموجب: CC-BY-SA مع الإسناد

لا تنتمي إلى StackOverflow