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人工智能國家隊(duì)中科視拓宣布,開源商用級(jí)SeetaFace2人臉識(shí)別算法

DPVg_AI_era ? 來源:lq ? 2019-09-01 09:27 ? 次閱讀

時(shí)隔3年,中科視拓升級(jí)商用級(jí)別人臉識(shí)別算法SeetaFace2,而且還開源了!SeetaFace2包含了完整的人臉檢測(cè)、面部關(guān)鍵點(diǎn)定位和人臉特征提取與比對(duì)模塊,還將陸續(xù)開源人臉跟蹤、閉眼檢測(cè)等輔助模塊。

近日,來自中科院計(jì)算所的人工智能國家隊(duì)中科視拓宣布,開源商用級(jí)SeetaFace2人臉識(shí)別算法。

SeetaFace2采用商業(yè)友好的BSD協(xié)議,這是在2016年9月開源SeetaFace1.0人臉識(shí)別引擎之后,中科視拓在人臉識(shí)別領(lǐng)域的又一次自我革命。

中科視拓的人臉識(shí)別技術(shù)來自于國家萬人計(jì)劃領(lǐng)軍人才山世光研究員和國家自然科學(xué)基金委杰出青年基金獲得者陳熙霖研究員共同領(lǐng)導(dǎo)的中科院計(jì)算所視覺信息處理與學(xué)習(xí)研究組,研究成果先后獲得過國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)一次和國家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)一次,在行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先水平。

據(jù)中科視拓人臉組研發(fā)總監(jiān)李凱周介紹,SeetaFace2包含了完整的人臉檢測(cè)、面部關(guān)鍵點(diǎn)定位和人臉特征提取與比對(duì)模塊,還將陸續(xù)開源人臉跟蹤、閉眼檢測(cè)等輔助模塊。SeetaFace2所有算法提供全部源代碼、注釋、接口文檔以及樣例程序,以幫助開發(fā)者快速基于SeetaFace2開發(fā)應(yīng)用。

SeetaFace2優(yōu)勢(shì)在哪?

SeetaFace2 人臉識(shí)別引擎包括了搭建一套全自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需的三個(gè)核心模塊,即:人臉檢測(cè)模塊 FaceDetector、面部關(guān)鍵點(diǎn)定位模塊 FaceLandmarker 以及人臉特征提取與比對(duì)模塊 FaceRecognizer。還將陸續(xù)開源人臉跟蹤、閉眼檢測(cè)等輔助模塊。

圖1 SeetaFace2開源的人臉識(shí)別算法組件

SeetaFace2采用標(biāo)準(zhǔn)C++開發(fā),全部模塊均不依賴任何第三方庫,支持x86架構(gòu)(Windows、Linux)和ARM架構(gòu)(Android)。SeetaFace2支持的上層應(yīng)用包括但不限于人臉門禁、無感考勤、人臉比對(duì)等。

圖2 SeetaFace2支持的應(yīng)用矩陣

SeetaFace2是面向于人臉識(shí)別商業(yè)落地的里程碑版本,其中人臉檢測(cè)模塊在FDDB上的100個(gè)誤檢條件下可達(dá)到超過92%的召回率,面部關(guān)鍵點(diǎn)定位支持5點(diǎn)和81點(diǎn)定位,1比N模塊支持?jǐn)?shù)千人規(guī)模底庫的人臉識(shí)別應(yīng)用。

表1 SeetaFace2各模塊基礎(chǔ)技術(shù)指標(biāo)

與2016年開源的SeetaFace1.0相比,SeetaFace2在速度和精度兩個(gè)層面上均有數(shù)量級(jí)的提升。

表2 SeetaFace2與SeetaFace1.0對(duì)比

編譯簡介

2.1 編譯依賴

GNU Make 工具

GCC 或者 Clang 編譯器

CM2.2 linux和windows平臺(tái)編譯說明

linux 和 windows 上的 SDK 編譯腳本見目錄 craft,其中 craft/linux 下為 linux 版本的編譯腳本,craft/windows 下為 windows 版本的編譯腳本,默認(rèn)編譯的庫為64位 Release 版本。

linux 和 windows上的SDK編譯方法:

打開終端(windows上為VS2015 x64 Native Tools Command Prompt 工具,linux 上為bash),cd 到編譯腳本所在目錄;

執(zhí)行對(duì)應(yīng)平臺(tái)的編譯腳本。

linux 上 example 的編譯運(yùn)行方法:

cd 到 example/search 目錄下,執(zhí)行 make 指令;

拷貝模型文件到程序指定的目錄下;

執(zhí)行腳本 run.sh。

windows 上 example 的編譯運(yùn)行方法:

使用 vs2015 打開 SeetaExample.sln 構(gòu)建工程,修改 Opencv3.props 屬性表中變量 OpenCV3Home 的值為本機(jī)上的 OpenCV3 的安裝目錄;

執(zhí)行 vs2015 中的編譯命令;

拷貝模型文件到程序指定的目錄下,運(yùn)行程序。2.3 Android平臺(tái)編譯說明

Android 版本的編譯方法:

安裝 ndk 編譯工具;

環(huán)境變量中導(dǎo)出 ndk-build 工具;

cd 到各模塊的 jni 目錄下(如SeetaNet 的 Android 編譯腳本位置為SeetaNet/sources/jni, FaceDetector的Android 編譯腳本位置為FaceDetector/FaceDetector/jni),執(zhí)行 ndk-build -j8 命令進(jìn)行編譯。

編譯依賴說明:人臉檢測(cè)模塊 FaceDetector,面部關(guān)鍵點(diǎn)定位模塊 FaceLandmarker 以及人臉特征提取與比對(duì)模塊 FaceRecognizer 均依賴前向計(jì)算框架 SeetaNet 模塊,因此需優(yōu)先編譯前向計(jì)算框架 SeetaNet 模塊。

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原文標(biāo)題:重磅!中科院計(jì)算所開源SeetaFace2人臉識(shí)別算法

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