serengil/deepface:一个轻量级的 Python 人脸识别和面部属性分析(年龄、性别、情绪和种族)库 --- serengil/deepface: A Lightweight Face Recognition and Facial Attribute Analysis (Age, Gender, Emotion and Race) Library for Pythongithub.com/serengil/deepface HTTP链接:https://github.com/serengil/deepf...
Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38% 人脸识别图像识别 github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。
其对应的API示例为: #face recognition Args: - img_path:要查找的人脸图像路径、numpy数组(BGR)或base64编码的图像。 - db_path:人脸数据库路径。您应该在此文件夹中存储一些.jpg文件。 - model_name:人脸识别模型的名称,例如VGG-Face、Facenet、Facenet512、OpenFace、DeepFace、DeepID、Dlib、ArcFace、SFace。
此外可以看一看另外一个人脸识别库,功能更加齐全:[深度学习] Python人脸识别库face_recognition使用教程 文章目录 2 人脸识别DeepFace.find 3 人脸属性分析DeepFace.analyze 4 人脸检测DeepFace.detectFace 5 人脸特征提取DeepFace.represent 6 参考 0 数据准备 # deep库的导入就一行代码fromdeepfaceimportDeepFaceimportmatpl...
cv2.imshow("face_recognition", img) #显示图像 k = cv2.waitKey(100) #每0.1秒读一次键盘 if k == ord("z") or k == ord("Z"): #如果输入z cv2.imwrite(facename,img) #把读取的img保存至facename文件 image = cv2.imread(facename) #读取刚刚保存的facename文件至image变量,作为下面人脸识别...
DeepFace is a lightweightface recognitionand facial attribute analysis (age,gender,emotionandrace) framework for python. It is a hybrid face recognition framework wrappingstate-of-the-artmodels:VGG-Face,FaceNet,OpenFace,DeepFace,DeepID,ArcFace,Dlib,SFace,GhostFaceNet,Buffalo_L. ...
DeepFace: 这种人脸识别模型是由 Facebook 的研究人员开发的。Facebook DeepFace 算法是在属于 4000 万张面孔的标记数据集上进行训练的,这是发布时最大的面部数据集。该方法基于具有九层的深度神经网络。Facebook 模型在 LFW 数据集基准测试上实现了97.35%(+/- 0.25%)的准确率。
DeepFace: 这种人脸识别模型是由 Facebook 的研究人员开发的。Facebook DeepFace 算法是在属于 4000 万张面孔的标记数据集上进行训练的,这是发布时最大的面部数据集。该方法基于具有九层的深度神经网络。 Facebook 模型在 LFW 数据集基准测试上实现了97.35%(+/- 0.25%)的准确率。
Deepface 是一个用于 python 的轻量级人脸识别和人脸属性分析(年龄、性别、情感和种族)框架。它是一个混合人脸识别框架。 deepface包含最先进的模型:VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace和DeepIDArcFaceDlib。所有这些模型都封装在一起,Deepface 的人脸识别准确率高达 97%,并且已被证明在人脸检测方面比...
python api.py Face recognition, facial attribute analysis and vector representation functions are covered in the API. You are expected to call these functions as http post methods. Service endpoints will behttp://127.0.0.1:5000/verifyfor face recognition,http://127.0.0.1:5000/analyzefor facial at...