视频人脸跟踪开源算法和人脸识别开源算法合集

2022-10-26 0 262

视频人脸跟踪开源算法和人脸识别开源算法合集视频人脸跟踪开源算法:

  1. tensorflow-MTCNN 人脸检测MTCNN算法,采用tensorflow框架编写,从理解到训练,中文注释完全,含测试和训练,支持摄像头。开源地址:https://github.com/LeslieZhoa/tensorflow-MTCNN
  2. HyperFT  基于mtcnn人脸加测+onet人脸跟踪,移动端速度可以达到150fps+。该项目基于Android工程,提供底层JNI实现,使用者可以自行编译移植到其他平台。算法依赖ncnn深度学习计算库,体积小,易于集成。开源地址:https://gitee.com/zeusees/HyperFT
  3. Ncnn_FaceTrack  基于mtcnn人脸检测+onet人脸跟踪,在i7-9700k的cpu检测速度可高达250fps。开源地址:https://gitee.com/huiwei13/Ncnn_FaceTrack

人脸识别开源算法:

  1. Face_Recognition Python人脸识别API,将图像添加到文件夹中,并从命令行开始识别人脸,在wild基准测试中的标记面孔上,准确率为98.38%,https://github.com/ageitgey/face_recognition
  2. DocFace是一个开源的人脸识别系统,可用于实时将身份证件照片与自拍照片进行匹配。这个项目是建立在TensorFlow和Python之上的。能够达到99.67%的准确率,https://github.com/seasonSH/DocFace
  3. GetMeThrough GetMeThrough是一个免费的开源软件,以离线模式实时工作的web应用程序,该模型建立在Face_Recogniton API之上,以达到99.38%的准确率。https://github.com/malikshubham827/get-me-through
  4. SharpAI DeepCamera  sharpAI的DeepCamera是Android设备上的开源人工智能视频监控,监控摄像头具有人脸识别、人体形状识别、运动检测、人脸检测、目标检测等多种功能。https://github.com/SharpAI/DeepCamera

 

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