实时旋转不变人脸检测与跟踪：Progressive Calibration Networks (PCN) 使用教程

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。

FaceKit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fac/FaceKit