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CompreFace:智识面容,洞见未来,免费开源,人人可用的人脸识别神器- 精选真开源,释放新价值。
CompreFace是Github上一个免费、开源的人脸识别系统,无需具备机器学习技能即可轻松集成到任何系统中。该项目提供了用于人脸识别、检测、验证、头部姿势检测、性别和年龄识别的 REST API 服务,不用懂机器学习就能轻松集成到任何系统中。它后端采用 Java 编写,人脸识别是基于 FaceNet 和 InsightFace 实现,同时支持 Docker 部署。
即使系统只“看过”一次人的照片,也能准确地识别出人的身份。从技术角度来看,CompreFace 比类似的免费人脸识别解决方案具有多项优势:
灵活性部署:系统同时拥抱CPU与GPU环境,便于根据实际需求进行无缝扩展,无论是资源受限的环境还是追求高性能的场景,都能游刃有余。
数据安全自主:作为开源软件,CompreFace支持自托管部署,为用户数据的隐私和安全性加筑了一道自主掌控的防线,尤其适合对数据保护有严格要求的应用场景。
部署场景广泛:无论是私有云、公有云,还是本地服务器,CompreFace都能轻松部署,适应多样化的企业IT架构需求,为用户提供最大的部署自由度。
零机器学习门槛:简化了集成流程,用户无需深入理解复杂的机器学习理论,仅需基本的系统集成知识,即可快速将人脸识别功能集成至自己的应用中。
技术前沿:整合FaceNet与InsightFace两大前沿人脸识别库,确保识别算法的高效与准确性,持续跟进最新的学术研究成果,为用户带来行业领先的技术体验。
快捷启动方式:部署过程极致简化,仅需一条Docker命令,即可快速启动服务,大大减少了部署与维护的复杂度,加速了项目的落地进程。
CompreFace的人脸检测服务用于检测图像中的所有人脸。它不能识别面孔,只是在图像上找到它们。人脸检测可以用于收集有关您的商店在不同性别中受欢迎程度的统计数据、收集有关您的活动在哪些年龄段受欢迎的统计数据、获取地标信息以了解客户的视线、收集商店中有多少顾客的统计数据、识别所有顾客是否正确佩戴口罩。
人脸识别服务用于进行人脸识别。这意味着您首先需要将已知面孔上传到面孔集合中,然后识别其中的未知面孔。当您上传未知面孔时,服务会返回与其最相似的面孔。此外,人脸识别服务还支持验证端点,以检查人脸集合中的此人是否正确。
人脸验证服务用于检查此人是否正确。该服务会比较您发送到其余端点的两张面孔并返回它们的相似度。人脸验证可用于:当客户向您提供身份证或驾驶执照并且您需要验证这是否是他时、当用户将他的社交网络帐户连接到您的应用程序并且您想要验证这是否是他时。
人脸插件可以与任何人脸服务一起使用。默认情况下,人脸服务仅返回边界框和相似度(如果适用)。要添加更多信息作为响应,您可以在请求中添加面部插件。要添加插件,您需要在查询face_plugins参数中列出以逗号分隔的所需插件。所有人脸识别服务均支持该参数。
curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/recognition/recognize?face_plugins=age,gender,landmarks,mask,pose" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-H "x-api-key: <faces_recognition_api_key>" \
-F file=<local_file>
此请求将识别图像上的面部并返回有关年龄、性别、头部姿势、面罩和地标的附加信息。
可能的插件列表:
年龄 - 以 [min, max] 格式返回一个人的年龄的假定范围
性别 - 返回假定的人的性别
地标 - 返回人脸地标。该插件支持所有配置并返回眼睛、鼻子和嘴巴的 5 个点
计算器 - 返回面部嵌入。
姿势 - 返回头部姿势,格式为:{“pitch”: 0.0,“roll”: 0.0,“yaw”: 0.0}
截至发稿概况如下:
软件协议:Apache 2.0
编程语言:
语言 | 占比 |
---|---|
Java | 42.7% |
TypeScript | 32.2% |
Python | 10.7% |
HTML | 6.6% |
SCSS | 5.6% |
JavaScript | 1.2% |
Other | 1.0% |
CompreFace,作为一款开源且免费的人脸识别利器,以Java为后盾,巧妙融合FaceNet与InsightFace的深度学习技术,不仅提供人脸识别、验证、头部姿态检测、性别与年龄识别等多元功能,还以其出色的易用性,打破了技术壁垒,让非专业用户也能轻松集成。得益于对CPU与GPU的双支持、自托管的灵活性以及云端与本地部署的兼容性,CompreFace确保了数据安全的同时,也满足了不同场景的部署需求。仅需一条Docker指令,便能即刻启动,实现快速部署,大大降低了实施成本和时间成本。
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