얼굴 인식 라이브러리 [폐쇄

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문제

나는 무료를 찾고 있습니다 얼굴 인식 대학 프로젝트를위한 도서관. 나는 얼굴 감지를 찾고 있지 않습니다. 실제 인정을 찾고 있습니다. 즉, 특정면 사이의 거리를 계산하는 지정된면이나 라이브러리가 포함 된 이미지를 찾는 것을 의미합니다.

현재 사용 중입니다 Opencv 얼굴과 거칠기를 감지합니다 고유 한 표면 인식을위한 알고리즘. 그러나 나는 자체 작성된 고유어 알고리즘보다 더 나은 성능을 가진 무언가가 있어야한다고 생각했습니다. 나는 속도에 대해 성능으로 말하는 것이 아니라 간단한 고유 한 접근 방식보다 더 나은 결과를 가진 라이브러리를 찾고 있습니다.

나는 보았다 희미한, 그러나 도서관은 내 자신의 응용 프로그램에 대해 매우 재사용 할 수없는 것 같습니다.

파이썬, Java, C ++, C 또는 그와 비슷한 라이브러리에 만족합니다. 가장 좋은 점은 현재 일부 외부 Windows 전용 코드에 의존하기 때문에 Windows 시스템에서 실행할 수있는 경우입니다.

도움이 되었습니까?

해결책

다음은 Windows에서 실행되는 얼굴 인식을위한 상용 패키지를 제공하는 상용 공급 업체 목록입니다.

  1. cybula - 그들의 정보 얼굴 인식 SDK. 이것은 대학 교수가 설립 한 회사이므로 웹 사이트는 비전문가처럼 보입니다. 다운로드 할 수있는 가격 정보 나 데모는 없습니다. 당신은 필요합니다 연락하십시오 가격 정보를 위해.

  2. 신경 기술 - 그들의 정보 얼굴 인식 SDK. 이 회사는 둘 다 가지고 있습니다 선불 가격 정보 뿐만 아니라 SDK의 실제 30 일 시험.

  3. 피츠버그 패턴 인식 - (Google에서 인수했습니다) 그들의 정보 얼굴 추적 및 인식 SDK. 그들이 제공하는 데모는 SDSK가 아닌 기술을 평가하는 데 도움이됩니다. 당신은 필요합니다 연락하십시오 가격 정보를 위해.

  4. 현명한 비전 - 그들의 정보 SDK. 그들의 사이트를 사용하면 가격 견적을 쉽게 얻을 수 있으며 기술을 평가하는 데 도움이되는 평가 키트를 주문할 수도 있습니다.

다른 팁

업데이트

OpenCV 2.4.2는 이제 매우 새로운 것과 함께 제공됩니다 CV :: Facerecognizer. 매우 자세한 문서를 참조하십시오.

원본 게시물

나는 석방했다 libfacerec, OpenCV C ++ API (BSD 라이센스) 용 현대적인 얼굴 인식 라이브러리. LIBFACEREC에는 추가 의존성이 없으며 고유 한도 방법, 어부 방법 및 로컬 이진 패턴 히스토그램을 구현합니다. 도서관의 일부는 OpenCV 2.4에 포함됩니다.

Libfacerec의 최신 개정은 다음과 같습니다.

이 라이브러리는 다가오는 OpenCV 2.4를 염두에두고 OpenCV 2.3.1 용으로 작성되었으므로 2.3.1보다 초기에 OpenCV 버전을 지원하지 않습니다. 이 프로젝트는 잘 문서화 된 API가있는 CMAKE 프로젝트로 제공되며 성 분류에 대한 자습서도 있습니다. 문서의 HTML 버전을 볼 수 있습니다.

이러한 알고리즘이 어떻게 작동하는지 이해하려면 얼굴 인식에 대한 가이드를 읽고 싶을 수도 있습니다 (Python 및 GNU Octave/Matlab 예제 포함) :

알고리즘의 파이썬 및 GNU 옥타브/MATLAB 구현도 있습니다. 내 github 저장소. 두 프로젝트 모두 Facerec 알고리즘 평가를위한 몇 가지 교차 검증 방법도 포함합니다.

관련 간행물은 다음과 같습니다.

  • Turk, M. 및 Pentland, A. 인식을위한 고유 한.. 인지 신경 과학 저널 3 (1991), 71–86.
  • Belhumeur, PN, Hespanha, J. 및 Kriegman, D. 고유 성과 어부 : 클래스 특정 선형 투영을 사용한 인식.. 패턴 분석 및 기계 인텔리전스 19, 7 (1997), 711–720에 대한 IEEE 트랜잭션.
  • Ahonen, T., Hadid, A. 및 Pietikainen, M. 로컬 이진 패턴으로 얼굴 인식.. 컴퓨터 비전 -ECCV 2004 (2004), 469–481.

Pam-face-authentication 얼굴 인증을위한 PAM 모듈 : 그러나 원하는 것을 얻으려면 약간의 작업이 필요합니다. 빠른 테스트는 인식 속도가 신경 기술로부터의 Verilook의 인식 속도만큼 좋지 않다는 것을 보여 주었다.

말리 Gabor Wavelet Discriptors를 사용하는 또 다른 오픈 소스 얼굴 인식 소프트웨어입니다. 그러나 소스에 대한 마지막 업데이트는 3 살입니다.

웹 사이트에서 : "Malic은 Gabor Wavelet을 사용하는 OpenSource 얼굴 인식 소프트웨어입니다. Malib 및 CSU 얼굴 식별 평가 시스템 (CSUFaceIdeVal)을 기반으로 한 실시간 얼굴 인식 시스템입니다. 실시간 이미지 처리를위한 Malib 라이브러리 및 얼굴 인식을위한 CSUFaceIdeVal의 일부."

또한 이것은 관심이있을 수 있습니다.

gaborboosting: Gabor Wavelet 및 Adaboost 알고리즘으로 얼굴 인식에 적용되는 과학 프로그램

기능 추출 라이브러리 - felib ~을 참고하여 "변형 된 커널 Fisher 판별제에 의한 얼굴 주석."

나는 생각할 것이다 고유 한 표면, 당신이 이미하고있는 것은 얼굴 사이의 거리를 계산하려면 갈 길입니다. 당신은 다른 접근법을 시도 할 수 있습니다 벡터 머신을 지원합니다 또는 숨겨진 마르코프 모델. 얼굴 인식에 사용할 수있는 주요 알고리즘이 나열된 페이지를 찾았습니다. 얼굴 인식 홈페이지.

또한 "더 나은 성능"이라고 말할 때 속도 나 정확도를 의미합니까? 어떤 종류의 문제가 있습니까? 데이터는 얼마나 다양합니까? 그들은 대부분 정면 얼굴입니까, 아니면 프로파일을 포함합니까?

프로젝트가 영화 나 TV 또는 스크립트가있는 사람이라면 마크 에버 잉엄 ET 알.. 소프트웨어입니다 사용 가능, 그대로 버피 에피소드의 결과.

당신은 봐야합니다 http://libccv.org/

상당히 새롭지 만 얼굴 감지를위한 무료 오픈 소스 High Level API를 제공합니다.

(... 그리고, 나는 감히 말하며, 꽤 놀랍습니다)

편집 : 주목할만한 가치가 있습니다. 이것은 OpenCV에 의존하지 않는 몇 안되는 리브 중 하나이며, 킥을 위해서는 다음과 같은 내용에 대한 아이디어를 제공하기 위해 문서 페이지에서 얼굴 감지 코드 사본입니다.

#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;
}

나는 그것이 오랜 시간이 지났다는 것을 알고 있지만, 다른 사람에게는 희미한 이러한 기능 (탐지, 인식 등)을 멋진 소프트웨어 패키지에 묶은 프로젝트.

우리는 사용하고 있습니다 Opencv. 가지고 있습니다 많이 그곳에있는 비전문 인식의 점도 있지만, 안심하면 얼굴 인식이 있습니다.

Open MVG 라이브러리를 사용해 볼 수 있습니다. 여러 인터페이스에도 사용할 수 있습니다.

다음 단계는 어부입니다. 그것을 시도하고 그들이 당신을 위해 일하는지 확인하십시오.여기 좋은 비교입니다.

실제로 당신이 찾고있는 것이 아니라 유용 할 수 있습니다. 얼굴 감지/컴퓨터 비전 MATLAB의 알고리즘.

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