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人脸识别流程包括人脸检测、人脸对齐、人脸识别等子任务,这里优先总结功能相对齐全的开源项目,再总结完成单个子任务的开源项目。本文主要关注方法较流行且提供源码的开源项目,忽略了仅提供SDK的。
全任务
- SeetaFaceEngine与SeetaFaceEngine2,是中科院山世光组开源的项目,含Detection、Alignment、Identification,前者代码齐全,很适合学习,只是没有开源模型训练方法,后者只提供了SDK。
- OpenCV以及opencv_contrib,传统方法和深度学习方法都有,4.0版本已发布,见ChangeLog。
- dlib基于C++的机器学习库,其中也含有 frontal face detection 和 face recognition等。face_recognition基于dlib的人脸识别(python)。
- openface官网以及cmus

本文汇总了多个优秀的人脸识别开源项目,包括SeetaFaceEngine、OpenCV、dlib、openface、facenet等,涵盖了全任务、人脸检测和人脸识别等关键领域。此外,还介绍了MTCNN、PyramidBox等人脸检测方法,以及caffeFace、normFace、mobile ID、sphereFace等人脸识别算法。这些资源对于学习和实践人脸识别技术非常有价值。
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