顔認識ライブラリー【終了】

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質問

無料のものを探しています 顔認識 大学のプロジェクトのための図書館。 顔検出を求めているわけではありません. 。私は実際の認識を求めています。これは、指定された顔を含む画像、または特定の顔間の距離を計算するライブラリを検索することを意味します。

現在使用しています OpenCV 顔とラフの検出用 固有顔 認識のためのアルゴリズム。しかし、私は、自分で作成したEigenfaceアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを備えたものが存在するはずだと考えました。私はパフォーマンスとしての速度について話しているのではなく、単純なEigenfaceアプローチよりも優れた結果が得られるライブラリを探しています。

見てみました かすかな, しかし、このライブラリは自分のアプリケーションではあまり再利用できないようです。

Python、Java、C++、C などのライブラリに満足しています。現時点では外部の Windows 専用コードに依存しているため、Windows マシン上で実行できれば一番良いのですが。

役に立ちましたか？

解決

Windows 上で動作する顔認識用の既製パッケージを提供する商用ベンダーのリストを次に示します。

  1. サイブラ - 彼らに関する情報 顔認識SDK. 。これは大学教授が設立した会社なので、ウェブサイトは専門的ではありません。ダウンロードできる価格情報やデモはありません。次のことを行う必要があります 彼らに連絡してください 価格情報については。

  2. ニューロテクノロジー - 彼らに関する情報 顔認識SDK. 。この会社はその両方を持っています 事前の価格情報 だけでなく SDK の実際の 30 日間のトライアル.

  3. ピッツバーグパターン認識 - (Googleに買収されました）彼らの情報 顔の追跡と認識 SDK. 。彼らが提供するデモは、彼らのテクノロジーを評価するのには役立ちますが、SDSK を評価するわけではありません。次のことを行う必要があります 彼らに連絡してください 価格情報については。

  4. 感性的な視覚 - 彼らに関する情報 SDK. 。同社のサイトでは、価格の見積もりを簡単に入手でき、テクノロジの評価に役立つ評価キットを注文することもできます。

他のヒント

アップデート

OpenCV 2.4.2 には、非常に新しい機能が付属しています。 cv::FaceRecognizer. 。以下の非常に詳細なドキュメントを参照してください。

元の投稿

リリースしました libfacerec, 、OpenCV C++ API (BSD ライセンス) 用の最新の顔認識ライブラリ。libfacerec には追加の依存関係はなく、Eigenfaces メソッド、Fisherfaces メソッド、およびローカル バイナリ パターン ヒストグラムを実装します。ライブラリの一部は OpenCV 2.4 に含まれる予定です。

libfacerec の最新リビジョンは次の場所から入手できます。

このライブラリは、次期 OpenCV 2.4 を念頭に置いて OpenCV 2.3.1 用に作成されたため、2.3.1 より前の OpenCV バージョンはサポートしていません。このプロジェクトは、十分に文書化された API を備えた CMake プロジェクトとして提供されており、性別分類に関するチュートリアルもあります。ドキュメントの HTML バージョンは次の場所で参照できます。

これらのアルゴリズムがどのように機能するかを理解したい場合は、私の『顔認識ガイド』を読んでください (Python および GNU Octave/MATLAB の例が含まれています)。

アルゴリズムの Python および GNU Octave/MATLAB 実装もあります。 私のgithubリポジトリ. 。どちらのプロジェクトも フェイスレック アルゴリズムを評価するためのいくつかの相互検証方法も含まれています。

関連する出版物は次のとおりです。

  • ターク、M.、ペントランド、A. 認識のための固有顔。. 。認知神経科学ジャーナル 3 (1991)、71–86。
  • ベルヒューメール、P.N.、ヘスパニャ、J.、およびクリーグマン、D. アイゲンフェイス vs.フィッシャーフェイス:クラス固有の線形投影を使用した認識。. 。パターン分析とマシン インテリジェンスに関する IEEE トランザクション、19、7 (1997)、711–720。
  • アホネン、T.、ハディッド、A.、ピエティカイネン、M. ローカル バイナリ パターンによる顔認識。. 。コンピュータ ビジョン - ECCV 2004 (2004)、469–481。

pam-顔認証 顔認証用の PAM モジュール:しかし、望むものを手に入れるには、ある程度の作業が必要です。簡単なテストでは、認識率が NeuroTechnology の VeriLook ほど良くないことがわかりました。

マリッチ は、ガボール ウェーブレット記述子を使用する別のオープン ソースの顔認識ソフトウェアです。ただし、ソースの最終更新は 3 年前です。

ウェブサイトより:」Malic は、ガボール ウェーブレットを使用するオープンソースの顔認識ソフトウェアです。Malib と CSU 顔認証評価システム (csuFaceIdEval) をベースにしたリアルタイム顔認識システムです。リアルタイム画像処理には Malib ライブラリを使用し、顔認識には csuFaceIdEval の一部を使用します。"

さらに、これは興味深いかもしれません:

ガボールブースティング:ガボール ウェーブレットと AdaBoost アルゴリズムを使用した顔認識に適用された科学プログラム

特徴抽出ライブラリ - フェリブ を指します 「トランスダクティブカーネルフィッシャー判別式による顔アノテーション」

私はこう思います 固有顔, 面間の距離を計算したい場合は、すでに実行している方法が最適です。次のようなさまざまなアプローチを試すことができます サポートベクターマシン または 隠れマルコフモデル. 。顔認識に使用できる主要なアルゴリズムをリストしたページを見つけました。 顔認識ホームページ.

また、「パフォーマンスの向上」とは、速度と精度のどちらを意味しますか?どのような問題がありますか?データはどの程度変化していますか?ほとんどが正面顔ですか、それとも横顔も含まれますか?

映画やテレビなど、脚本のあるものに関わるプロジェクトであれば、ぜひ作品を見てみたいと思われるでしょう。 マーク・エヴァリンガム など アル。. 。ソフトウェアは 利用可能, 、そのまま バフィーのエピソードの結果.

見るべきです http://libccv.org/

これはかなり新しいものですが、顔検出のための無料のオープンソースの高レベル API を提供します。

(...そして、あえて言いますが、これはかなり素晴らしいです)

編集：これは、opencv に依存しない数少ないライブラリの 1 つであることにも注目してください。参考までに、何が関係するのかを理解していただくために、ドキュメント ページから顔検出のコードのコピーをここに示します。

#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;
}

かなり時間が経ってしまいましたが、興味のある方はこちらをご覧ください。 かすかな このプロジェクトは、これらの機能 (検出、認識など) の多くを優れたソフトウェア パッケージにバンドルしています。

私たちが使っているのは OpenCV. 。それは持っています たくさん 顔認識以外のものもありますが、顔認識は行いますのでご安心ください。

オープン MVG ライブラリを試すことができます。複数のインターフェイスにも使用できます。

次のステップは FisherFaces です。試してみて、自分にとって効果があるかどうかを確認してください。ここ 良い比較です。

実際にあなたが探しているものではありませんが、役に立つかもしれません。 顔検出/コンピュータビジョン MATLAB のアルゴリズム。

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