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请给我一份人脸识别算法SeetaFace2的通关攻略@中科视拓官方

部署!自中科视拓SeetaFace2开源以来,配套组建的开发者社群每天都热火朝天,各种提问、讨论层出不穷。为了辅助大家更好地应用,9月17日,中科视拓研发部

部署!

请给我一份人脸识别算法SeetaFace2的通关攻略@中科视拓官方

自中科视拓SeetaFace2开源以来,配套组建的开发者社群每天都热火朝天,各种提问、讨论层出不穷。

为了辅助大家更好地应用,9月17日,中科视拓研发部产品总监兼研发总监李凯周在雷锋网《AI研习社-职播间》开课直播,分享SeetaFace2人脸辨认算法源码的构造和设计,详解利用实战,吸引了近400位开发者观看直播,踊跃提问。

针对大家遇到的一些共性问题,中科视拓攻城狮小哥哥特殊收拾了SeetaFace2 FAQ,盼望能辅助到大家。

SeetaFace2 FAQ

1. SeetaFace2是否有应用限制?

SeetaFace2依照BSD开源协定宣布。

源码不依附于第三方库,不会有任何功效性限制。

2. SeetaFace2 是否开源模型训练?如何将自己的模型采取SeetaFace2框架安排?

没有开源训练源码。

没有开放模型第三方模型安排。

3. 开源的5点和81点分辨是哪些点?

5点分辨为:左眼中心、右眼中心、鼻尖、左嘴角和右嘴角。

81点散布如下图:

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4. 开源的算法分辨是什么,如何进行学习?

人脸检测算法:Cascade CNN,参考文献A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection

特点点定位算法:FEC-CNN,参考文献Robust FEC-CNN: A High Accuracy Facial Landmark Detection System

人脸特点提取:ResNet,Deep Residual Learning for Image Recognition

人脸特点对照:向量余弦类似度盘算

5. SeetaFace2支撑的平台/操作体系/编译器版本?

SeetaFace2支撑体系Windows(7以上)、Ubuntu(16.04以上)、CentOS(7以上)和Android(4.4以上)、IOS(9以上)、MacOS(10以上)。

支撑平台x86/x86_64/amd64/arm-v7a/arm-v8。

支撑MSVC2013、GCC5.4以上,C++11支撑。

注意:部分C++11部分支撑的编译器可以直接支撑、或调剂部分代码支撑;但可能引起编译器bug。

已知GCC4.8有编译器bug。

x86/x86_64/amd64架构须要SEE2指令集支撑(比选),FMA指令集支撑(可选)。

arm-v7a/arm-v8架构须要NEON指令集支撑。

已开发源码不支撑除上述外架构。

其他支撑须要修正源码。

6. 源代码不依附第三方库,但是为什么还须要OpenCV?

OpenCV只是为了编译测试用,进行图像的编解码,核心算法盘算不须要依附OpenCV。

如果确切无法移植OpenCV,则设置cmake选项-DBUILD_EXAMPLE=OFF。

编译核心库SeetaNet、FaceDetector、FaceLandmarker、FaceRecognizer胜利后,采取普通加载第三方库的方法参加到利用项目中应用即可。

7. 编译没有问题,运行时呈现"illegal instruction"的过错提醒。

初始宣布版本默认会应用FMA加速。

当前版本代码已经修复,默认不会打开FMA加速。

如果须要打开则cmake编译时参加-DSEETA_USE_FMA=ON。

更多关于指令集的依附,请参考问题5。

8. Windows配置OpenCV总是失败,如何解决?

a. 参考问题6。

b. 参考cnweizhi同窗的分享:

https://blog.csdn.net/weixin_45563732/article/details/100053971

9. Android 如何进行安排,已经编译了对应的so库?

接口供给的是C++接口,须要封装成JNI,供给java调用。

可以参考xiaoxiaoazhang同窗的分享:

https://github.com/xiaoxiaoazhang/SeetaFace2AndroidDemo

10. 如何进行人脸底库管理/底库持久化?只看到了Register的示例。

人脸底库管理其实就是人脸特点管理。

人脸特点提取供给了两组接口。

1)在seeta/FaceRecognizer.h中供给了Extract和CalculateSimilarity接口,分辨进行特点提取和类似度对照。

提取到的特点是1024维单精度浮点数数组,可以依照需求随便存储。

2)在seeta/FaceDatabase.h中供给了简易的内存底库管理,在1接口的基本上,在内存中管理注册的人脸。

供给了Register、Detect、Clear、Save、Load接口,分辨进行注册、删除、清空、保留、加载人脸库的操作。

11. 提醒"Can not access: "xxx"",无法拜访文件的提醒和异常。

该提醒含义是找不到模型文件,参考README.md的操作阐明,将下载好的模型文件放到可履行程序运行时可以拜访到的路径即可。

12. SeetaImageData的data成员是什么含义?

data成员指向一块持续存储的uint8_t(unsigned char)类型的数组,表现了HWC格局存储的BGR通道次序的彩色图片(如果灰度图像channels为1)。

(感激cnweizhi、xiaoxiaoazhang同窗的分享。

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开发者评价:

专业从事人脸辨认工作的Mirror:

长处是有专门的社区讨论,人脸检测和要害点定位模型比拟小,比拟便利安排,速度也很快。

来自在线教导行业的白杨:

工程方面:代码质量高,接口比拟友爱

算法方面:要害点定位和人脸特点提取还不错

开源方面:建议开源训练代码,做人脸辨认开源方向的一面旗号。

从事盘算机视觉研讨的匿名开发者:

精度挺不错的。

来自金融行业的rere:

1. 体验不错,重要关注特点提取。

应用的5点定位,辨认率不错。

2. 对国人的辨认率不错,前期应用的是dlib。

医疗健康范畴的开发者:

精度挺高的,建议以后增添活体检测。

AI+保险行业的高粱怡:

SeetaFace2人脸检测模块检测速度很快,检测正确率也比拟高。

—END—


SeetaFace2现已通过GitHub开源。

(地址:

https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2)

欢迎开发者参加SeetaFace开发者社区,请先加SeetaFace小助手微信,通过审核后将邀请您入群。

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中科视拓(北京)科技有限公司是一家来自中国科学院盘算技巧研讨所的人工智能基本设施服务商,核心团队来自国度万人打算领军人才山世光研讨员和国度自然科学基金委出色青年基金获得者陈熙霖研讨员共同引导的中科院盘算所智能信息处置重点试验室和中国科学院盘算技巧研讨所视觉信息处置与学习(VIPL)研讨组。

中科视拓凭借在人脸辨认与通用盘算机视觉技巧方面20多年的深厚积聚,以"开源赋能共发展"的思路,打造AI视觉全栈才能—SeetaFace人脸辨认与感知盘算解决计划、AI算法调用平台—SeeTaaS自主可控人工智能生产平台和AI服务与盘算中心—中科视拓云智中心三大产品线,致力于为政府、教导、制作、金融和零售等公民经济主战场行业供给一站式人工智能基本设施服务。

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