实时旋转不变人脸检测与跟踪:Progressive Calibration Networks (PCN) 使用教程
FaceKit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fac/FaceKit
1. 项目介绍
Progressive Calibration Networks(PCN)是一个用于实时旋转不变人脸检测的开源项目。该项目基于2018年CVPR会议上的论文《Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks》,提出了一种渐进校准网络,能够在不同角度和旋转的人脸图像中准确检测人脸。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统中已安装以下依赖:
- Python 3.6 或更高版本
- TensorFlow 1.13 或更高版本
- OpenCV 3.4.2 或更高版本
克隆项目
使用以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/Jack-CV/PCN.git
安装依赖
进入项目目录,安装项目所需的Python依赖:
cd PCN
pip install -r requirements.txt
运行示例
运行以下命令,使用预训练模型进行人脸检测:
python demo.py
此命令将启动实时人脸检测,您可以通过摄像头查看检测效果。
3. 应用案例和最佳实践
实时人脸检测
使用项目提供的demo.py
脚本,可以轻松实现实时人脸检测。该脚本会加载预训练模型,并使用摄像头捕捉的图像进行人脸检测。
人脸跟踪
在实现实时人脸检测的基础上,可以通过集成跟踪算法,对检测到的人脸进行跟踪。这将有助于在视频流中持续追踪特定的人脸。
性能优化
为了在移动设备或嵌入式系统上部署PCN,可以对模型进行量化或剪枝,以减小模型大小并提高运行速度。
4. 典型生态项目
- FaceKit:一个用于人脸检测、人脸跟踪、人脸美化等功能的综合库。
- OpenFace:一个开源的人脸识别项目,基于深度学习技术。
- Dlib:一个包含人脸检测、人脸识别等功能的机器学习库。
以上教程将帮助您快速上手并使用Progressive Calibration Networks项目,实现实时旋转不变的人脸检测。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考