얼굴 인식 라이브러리 [닫힘]

얼굴 인식 라이브러리 [닫힘]

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대학 프로젝트를위한 무료 얼굴 인식 라이브러리를 찾고 있습니다. 얼굴 인식을 찾고 있지 않습니다 . 실제 인식을 찾고 있습니다. 즉, 특정면 또는 특정면 사이의 거리를 계산하는 라이브러리가 포함 된 이미지를 찾는 것을 의미합니다.

나는 현재 얼굴을 탐지하기 위해 OpenCV 를 사용 하고 인식을 위해 거친 고유 면 알고리즘을 사용하고 있습니다. 그러나 자체 작성 Eigenface 알고리즘보다 성능이 더 좋은 것이 있어야한다고 생각했습니다. 나는 속도를 성능으로 말하는 것이 아니라 단순한 Eigenface 접근법보다 더 나은 결과를 가진 라이브러리를 찾고 있습니다.

Faint를 살펴 보았지만 라이브러리는 내 자신의 응용 프로그램에서 재사용 할 수없는 것 같습니다.

파이썬, Java, C ++, C 등의 라이브러리에 만족합니다. 가장 좋은 방법은 현재 외부 Windows 전용 코드를 사용하기 때문에 Windows 컴퓨터에서 실행할 수 있다면 좋을 것입니다.

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다음은 Windows에서 실행되는 안면 인식을위한 상용 패키지를 제공하는 상용 공급 업체 목록입니다.

1. Cybula – 얼굴 인식 SDK 에 대한 정보 . 이것은 대학 교수에 의해 설립 된 회사이므로 웹 사이트는 전문적이지 않습니다. 다운로드 할 수있는 가격 정보 나 데모가 없습니다. 가격 정보는 해당 고객에게 문의 해야합니다 .

2. NeuroTechnology – 얼굴 인식 SDK 에 대한 정보 . 이 회사는 선행 가격 정보 와 SDK 의 실제 30 일 평가판을 모두 보유하고 있습니다 .

3. 피츠버그 패턴 인식 - 얼굴 추적 및 인식 SDK 에 대한 정보 ( Google에서 획득 ) . 그들이 제공하는 데모는 SDSK가 아닌 기술을 평가하는 데 도움이됩니다. 가격 정보는 해당 고객에게 문의 해야합니다 .

4. 현명한 비전 - 자신에 대한 정보 SDK . 이 사이트를 통해 쉽게 가격 견적을 얻을 수 있으며 기술 평가에 도움이되는 평가 키트를 주문할 수도 있습니다.

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최신 정보

OpenCV 2.4.2에는 새로운 cv :: FaceRecognizer가 제공 됩니다. 다음의 매우 자세한 문서를 참조하십시오 :

• http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/facerec/index.html

원본 게시물

OpenCV C ++ API (BSD 라이센스)를위한 최신 얼굴 인식 라이브러리 인 libfacerec 를 출시 했습니다 . libfacerec는 추가 종속성이 없으며 Eigenfaces 방법, Fisherfaces 방법 및 로컬 이진 패턴 히스토그램을 구현합니다. 라이브러리의 일부는 OpenCV 2.4에 포함될 예정입니다.

libfacerec의 최신 개정판은 다음에서 사용 가능합니다.

• https://github.com/bytefish/libfacerec

이 라이브러리는 곧 출시 될 OpenCV 2.4를 염두에두고 OpenCV 2.3.1 용으로 작성되었으므로 2.3.1 이전의 OpenCV 버전은 지원하지 않습니다. 이 프로젝트는 잘 문서화 된 API가 포함 된 CMake 프로젝트로 제공되며 성별 분류에 대한 자습서도 있습니다. 다음 위치에서 HTML 버전의 설명서를 볼 수 있습니다.

• http://www.bytefish.de/dev/libfacerec/

이러한 알고리즘의 작동 방식을 이해하려면 내 얼굴 인식 안내서 (Python 및 GNU Octave / MATLAB 예제 포함)를 읽으십시오.

• http://www.bytefish.de/blog/face_recognition_with_opencv2

내 github 저장소에 알고리즘의 Python 및 GNU Octave / MATLAB 구현도 있습니다. facerec의 두 프로젝트 에는 알고리즘 평가를위한 여러 가지 교차 검증 방법도 포함되어 있습니다.

• https://github.com/bytefish/facerec

관련 간행물은 다음과 같습니다.

• 인식을위한 Turk, M. 및 Pentland, A. Eigenfaces. . 인지 신경 과학 저널 3 (1991), 71–86.
• Belhumeur, PN, Hespanha, J. 및 Kriegman, D. Eigenfaces vs. Fisherfaces : 클래스 별 선형 투영법을 사용한 인식. . 패턴 분석 및 머신 인텔리전스에 대한 IEEE 트랜잭션 19, 7 (1997), 711–720.
• Ahonen, T., Hadid, A. 및 Pietikainen, M. 국소 이진 패턴을 이용한 얼굴 인식. . 컴퓨터 비전-ECCV 2004 (2004), 469–481.

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pam-face-authentication 얼굴 인증 용 PAM 모듈 : 그러나 원하는 것을 얻으려면 약간의 작업이 필요합니다. 빠른 테스트 결과, 인식률이 NeuroTechnology의 VeriLook의 인식률만큼 좋지 않은 것으로 나타났습니다.

Malic 은 Gabor Wavelet 디스크립터를 사용하는 또 다른 오픈 소스 얼굴 인식 소프트웨어입니다. 그러나 소스에 대한 마지막 업데이트는 3 년입니다.

웹 사이트 : " Malic은 gabor wavelet을 사용하는 오픈 소스 얼굴 인식 소프트웨어입니다. Malib 및 CSU 얼굴 식별 평가 시스템 (csuFaceIdEval)을 기반으로하는 실시간 얼굴 인식 시스템입니다. 실시간 이미지 처리를 위해 Malib 라이브러리를 사용하고 얼굴을 위해 일부 csuFaceIdEval을 사용합니다. 인식. "

또한 이것은 흥미로울 수 있습니다.

gaborboosting : Gabor Wavelet 및 AdaBoost 알고리즘으로 얼굴 인식에 적용되는 과학적 프로그램

특징 추출 라이브러리 -FELib 는 " 전이성 커널 피셔 판별 기에 의한 얼굴 주석"을 나타냅니다.

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나는 당신이 이미하고있는 Eigenface 가 얼굴 사이의 거리를 계산하고 싶다면 갈 길이 라고 생각 합니다. Support Vector Machine 또는 Hidden Markov Model 과 같은 다양한 접근 방식을 시도 할 수 있습니다. 안면 인식에 사용할 수있는 주요 알고리즘이 나열된 페이지 인 Face Recognition Homepage를 찾았습니다 .

또한 "더 나은 성능"이라고 말할 때 속도 나 정확성을 의미합니까? 어떤 문제가 있습니까? 데이터는 얼마나 다양합니까? 그들은 주로 정면 얼굴입니까 아니면 프로필을 포함합니까?

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프로젝트가 영화 나 TV 또는 대본이있는 것이라면 Mark Everingham et al. 의 작품을보고 싶은 것 같습니다 . . 버피 에피소드의 결과와 마찬가지로 소프트웨어를 사용할 수 있습니다 .

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http://libccv.org/를 봐야합니다.

새로운 기능이지만 얼굴 인식을위한 무료 오픈 소스 고급 API를 제공합니다.

(... 그리고 나는 정말 대단하다.)

편집 : 주목할 점은 이것이 opencv에 의존하지 않는 몇 가지 라이브러리 중 하나이며 킥을 위해 문서 페이지에서 얼굴 감지를위한 코드 사본을 제공하여 관련 내용에 대한 아이디어를 제공합니다.

#include <ccv.h>
int main(int argc, char** argv)
{
    ccv_dense_matrix_t* image = 0;
    ccv_read(argv[1], &image, CCV_IO_GRAY | CCV_IO_ANY_FILE);
    ccv_bbf_classifier_cascade_t* cascade = ccv_load_bbf_classifier_cascade(argv[2]);         ccv_bbf_params_t params = { .interval = 8, .min_neighbors = 2, .accurate = 1, .flags = 0, .size = ccv_size(24, 24) };
    ccv_array_t* faces = ccv_bbf_detect_objects(image, &cascade, 1, params);
    int i;
    for (i = 0; i < faces->rnum; i++)
    {
        ccv_comp_t* face = (ccv_comp_t*)ccv_array_get(faces, i);
        printf("%d %d %d %d\n", face->rect.x, face->rect.y, face->rect.width, face->rect.y);
    }
    ccv_array_free(faces);
    ccv_bbf_classifier_cascade_free(cascade);
    ccv_matrix_free(image);
    return 0;
} 

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I know it has been a while, but for anyone else interested, there is the Faint project, which has bundled a lot of these features (detection, recognition, etc.) into a nice software package.

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We're using OpenCV. It has lots of non-face-recognition stuff in there also, but, rest assured, it does do face-recognition.

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You can try open MVG library, It can be used for multiple interfaces too.

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The next step would be FisherFaces. Try it and check whether they work for you. Here is a nice comparison.

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Not really what you're looking for, but it may be useful to you. Face Detection/Computer Vision algorithms in MATLAB.

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/953714/face-recognition-library