seetaface的使用

    近来突然对人脸识别感兴趣,网上搜了一下,发现现在开源代码做的很好,一个是大名鼎鼎的opencv,还有一个是中科院山世光老师的seetaface,我用了一下opencv,感觉还有待改进,它的人脸检测识别率不高,失误率也挺大,不过如果采用LBP模板,速度很快,可惜识别率不够,失误率也挺高,它还有3种模板,都是采用haar方式,识别率提高了,失误率也降了下来,但带来一个大问题,速度下降。但它有一个最大的好处是完全开源,从训练到使用全部有源码,后续会继续研究下去,希望能做一点事情。

    然后又用seetaface做了一个demo,界面如下:


发现人脸检测速度还是比较慢,从结果可以看受图片大小的影响很大,结果如图:

它的速度比opencv的LBP模式慢很多,但它的人脸识别的效果很好,直接怀疑可以拿来实用,至少我是这么认为的大笑。不过seetaface的训练没开源,不知道它采用什么方式来训练的,是个遗憾,但还是感谢山世光老师。

下面的工作希望还是用LBP模式来改进人脸检测速度,yushiqi老师采用的是LBP+boost,速度超快,可惜没开源,只提供了lib库给大家使用,不管怎么说还是感谢这些大牛,是他们让我们大家能快速的进入到人脸识别这个领域。

seetaface——demo代码已上传,代码是用vs2013来写,如有兴趣可到以下网址下载:https://download.youkuaiyun.com/download/xt0223/10326558 ,代码写得潦草,我随便着写,大家也将就着看哈尴尬


### 回答1: SeetaFace C是一个基于人工智能技术的人脸识别库。它是SeetaTech开发的,具有高效且准确的人脸识别功能。 SeetaFace C采用深度学习算法来处理人脸识别任务。它可以在大规模的人脸图像库中进行快速的人脸匹配,并且可以在复杂的场景中进行准确的人脸检测和关键点定位。与传统的人脸识别算法相比,SeetaFace C具有更高的识别准确率和更快的处理速度。 SeetaFace C还具有一些其他的功能。例如,它可以提供性别和年龄的估计,可以检测人脸的表情和眼部遮挡情况,还可以进行姿态估计和活体检测。这些功能使SeetaFace C在安全监控、人脸认证和人脸表情分析等领域具有广泛的应用前景。 SeetaFace C的使用也非常方便。它提供了C++和Python的API接口,开发人员可以根据自己的需求来选择适合的接口进行开发。此外,SeetaFace C还具有良好的可扩展性,可以根据实际应用的需要进行性能优化。 总之,SeetaFace C是一种强大的人脸识别库,具有高效、准确和全面的功能。它为人脸识别领域的研究者和开发者提供了一个优秀的工具,可以帮助他们快速、准确地实现各种人脸识别任务。 ### 回答2SeetaFace是一个开源的人脸识别库,使用C++语言编写。它可以用于人脸检测、关键点定位、情绪分析等人脸相关应用。SeetaFace使用了深度学习的技术,基于卷积神经网络来提取人脸特征,并采用了级联特征的方式进行人脸检测,以有效地提高检测的准确性和速度。 SeetaFace支持多种人脸关键点定位任务,包括68个、106个和147个关键点的定位。通过对人脸关键点的精确定位,可以实现人脸识别、人脸对齐、表情识别等应用。 SeetaFace还提供了性别识别和年龄估计的功能,可以识别出人脸的性别以及大致的年龄范围。这对于人脸分析和人群统计等任务非常有用。 作为一款开源的人脸识别库,SeetaFace可以方便地嵌入到各种应用中。它的接口简单易用,开发者可以根据自己的需求进行二次开发和定制。 总之,SeetaFace是一款强大且易用的人脸识别库,可以广泛应用于人脸相关的各种应用领域,为开发者提供了便捷和高效的人脸识别解决方案。
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