实时人脸识别的 6 个最佳开源项目 – 迷途通

实时人脸识别的 6 个最佳开源项目

4月 30, 2023                      👁️ 24
实时人脸识别的 6 个最佳开源项目

实时人脸识别系统仍然是计算机视觉领域非常热门的话题,许多公司已经开发了自己的解决方案,试图进入不断增长的市场。与传统的识别方法相比,实时人脸识别系统具有在连续帧中使用同一个人的多个实例的优势。

如果您希望利用实时人脸识别的优势,开源项目可能是一个很好的起点。由于源代码已发布,您可以看到它是如何工作的,并确保它不会窃取您的数据。在本文中,我们将帮助您浏览最好的开源人脸识别项目,并向您展示为什么选择开源软件通常是最佳选择。

开源人脸识别解决方案简介

人脸识别系统在功能和独特特性方面各不相同。但一般来说,使用人脸识别软件实现系统自动化的过程需要相同的基本步骤。

首先,您将相机放置在所需的位置并开始流式传输视频。相机的放置方式应使镜头获得足够的光线,并且拍摄对象将注视相机。如果无法完整地看到用户的脸部,相机应具有尽可能清晰的分辨率。为了不使人脸识别服务器过载,最好先检测运动。

为什么选择开源人脸识别项目?

开源软件有很多优点。首先,使用开源代码,您可以确定如何处理您的数据。其次,开源项目通常具有更高的质量。

错误可以非常快速地识别出来,因为代码正在由多个开发人员不断审查。第三,许可费较低,此类项目通常由内部开发或由可自由选择的IT服务提供商开发。很难找到过时的开源软件,因为它通常遵循现代软件开发实践。最后,开源被认为是代码成熟的下一个层次。它允许开发人员在几分钟内流利地理解代码,并激励他们进行研究。

最佳开源人脸识别软件

我们研究了实时开源人脸识别软件的 github 存储库,并准备了一份最佳选项列表:

1.deepface

该库支持不同的人脸识别方法,如 FaceNet 和 InsightFace。它还提供了 REST API,但它仅支持验证方法,因此无法创建人脸集合并在其中查找人脸。如果您是 Python 开发人员,即使它很容易上手,但其他人可能更难集成。截至 2021 年初的最新版本为 0.0.49。

2.CompreFace

该解决方案于 2020 年 <> 月才在 github 上发布,看起来非常有前途。CompreFace 入选了我们最好的开源人脸识别项目列表,因为它是为数不多的可以通过一个 docker-compose 命令启动的自托管 REST API 人脸识别解决方案之一。借助 REST API,您可以轻松地将其集成到系统中,而无需事先具备机器学习技能。此外,它是可扩展的,因此您可以同时识别多个视频流中的人脸。

CompreFace 具有用于管理用户角色和人脸集合的简单 UI。它可以在两种最流行的人脸识别方法之间进行选择:FaceNet(LFW 准确率为 99.65%)和 InsightFace(LFW 准确率为 99.86%)。它仍处于积极开发阶段,截至 2021 年初的最新版本是 0.5 版。

3.face_recognition

该解决方案的主要特点是它使用其 Python API 和二进制命令行工具。此外,所有主要平台的安装说明,甚至是用于快速设置的 docker 映像都可以在他们的 github 上找到。尽管它很受欢迎,但该软件有一些缺点。上一个版本是在 2018 年,从那时起就没有重大改进。它使用相当过时的人脸识别模型,在 LFW 上只有 99.38% 的准确率,并且没有 REST API。

4.InsightFace

InsightFace 是另一个开源 Python 库,它使用最新、最准确的人脸识别方法之一进行人脸检测 (RetinaFace) 和人脸识别 (SubCenter-ArcFace)。该解决方案的准确率非常高——在 LFW 数据集上为 99.86%。唯一的缺点是它不容易使用。

5. FaceNet

FaceNet 是一个流行的开源 Python 库。这种方法的准确率相当高——在 LFW 数据集上为 99.65%,这很好,但不是最高的。此解决方案的缺点是它没有 REST API,并且不再支持存储库(最后一次更新是在 2018 年 <> 月)。

6.InsightFace-REST

这是 2019 年创建的另一个有前途的存储库,并于 2020 年 2021 月开始积极开发。与 CompreFace 一样,这是一个基于 docker 的解决方案,它提供了一个方便的 REST API。最大的优势是其开发人员将 InsightFace 的识别速度提高了三倍。此解决方案的缺点是它仅提供人脸嵌入,而不提供用于实际人脸识别的 API,因此您需要拥有自己的分类器。存储库仍然没有许可证,因此您需要询问作者是否可以使用它。截至 0 年初的最新版本是 v5.9.6.

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