人脸识别库[关闭]

我正在为大学项目寻找免费的人脸识别库。我不想要人脸检测。我正在寻找真正的认可。这意味着查找包含指定面部或计算特定面部之间距离的库的图像。

我目前正在使用OpenCV来检测人脸，并使用粗略的Eigenface算法进行识别。但是我认为应该有比自写的Eigenface算法更好的性能。我并不是说速度就是性能，而是在寻找一种比简单的Eigenface方法效果更好的库。

我看了一下Faint，但看来该库对于我自己的应用程序不是很可重用。

我对Python，Java，C ++，C之类的库感到满意。最好的办法是，它是否可以在Windows机器上运行，因为目前我依赖于某些仅用于Windows的外部代码。

以下是提供在Windows上运行的用于面部识别的现成软件包的商业供应商的列表：

1. 腓骨 - 面部识别SDK的信息。这是一家由大学教授创立的公司，因此他们的网站看起来不专业。没有可下载的价格信息或演示。您需要与他们联系以获取价格信息。

2. NeuroTechnology-有关其面部识别SDK的信息。该公司既有前期定价信息，又有其SDK的实际30天试用期。

3. 匹兹堡模式识别 -（由Google收购）有关其面部跟踪和识别SDK的信息。他们提供的演示可以帮助您评估他们的技术，但不能评估他们的SDSK。您需要与他们联系以获取价格信息。

4. 明智的愿景 -有关其SDK的信息。他们的站点使您可以轻松获取报价，还可以订购评估套件，以帮助您评估其技术。

更新资料

OpenCV 2.4.2现在带有非常新的cv :: FaceRecognizer。请在以下位置查看非常详细的文档：

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

原始帖子

我已经发布了libfacerec，这是一个用于OpenCV C ++ API（BSD许可证）的现代人脸识别库。libfacerec没有其他依赖性，并实现了Eigenfaces方法，Fisherfaces方法和局部二进制模式直方图。库的部分内容将包含在OpenCV 2.4中。

libfacerec的最新版本可在以下位置获得：

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

该库是为OpenCV 2.3.1编写的，同时考虑到即将发布的OpenCV 2.4，因此我不支持早于2.3.1的OpenCV版本。这个项目是一个带有完善文档API的CMake项目，另外还有一个有关性别分类的教程。您可以在以下位置查看该文档的HTML版本：

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

如果您想了解这些算法的工作原理，则可能需要阅读《面部识别指南》（包括Python和GNU Octave / MATLAB示例）：

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

我的github仓库中还有算法的Python和GNU Octave / MATLAB实现。facerec中的两个项目还包括几种用于评估算法的交叉验证方法：

• https://github.com/bytefish/facerec

相关出版物为：

• 特克（M.）和彭特兰（A. Eigenfaces）表示认可。。Journal of Cognitive Neuroscience 3（1991），71-86。
• Belhumeur，PN，Hespanha，J.和Kriegman，D. Eigenfaces vs. Fisherfaces：使用类特定的线性投影进行识别。。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19，7（1997），711–720。
• T. Ahonen，A。Hadid和M. Pietikainen，使用本地二进制模式进行人脸识别。。计算机视觉-ECCV 2004（2004），469–481。

pam-face-authentication用于面部认证的PAM模块：但是要获得所需的内容，需要做一些工作。快速测试表明，识别率不如NeuroTechnology的VeriLook那样。

Malic是另一种开源的面部识别软件，它使用Gabor Wavelet描述符。但是源的最新更新是3年。

来自网站：“ Malic是使用gabor小波的开源人脸识别软件。它是基于Malib和CSU人脸识别评估系统（csuFaceIdEval）的实时人脸识别系统。使用Malib库进行实时图像处理，并使用csuFaceIdEval进行人脸识别认可。 ”

此外，这可能很有趣：

gaborboosting：应用Gabor小波和AdaBoost算法在人脸识别中应用的科学程序

特征提取库-FELib指“通过转导核Fisher判别式进行的面部注释”

我想您已经在做的Eigenface是要计算面孔之间距离的方法。您可以尝试其他方法，例如支持向量机或隐马尔可夫模型。我找到了一个页面，其中列出了可用于面部识别的主要算法：面部识别主页。

另外，当您说“更好的性能”时，您是指速度还是准确性？你有什么问题？数据有多大变化？它们主要是正面的脸还是包含轮廓？

如果您的项目是在电影或电视上，或者是任何带有脚本的项目，那么您似乎肯定想看看Mark Everingham 等 人的作品。。该软件可以买到，Buffy情节的结果也可以买到。

您应该查看http://libccv.org/

这是相当新的东西，但是它提供了免费的开源高级API来进行人脸检测。

（...我敢说，真是太不可思议了）

编辑：还值得注意的是，这是不依赖opencv的少数几个库之一，仅用于踢球，这是文档页面上用于人脸检测的代码副本，可让您大致了解所涉及的内容：

#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;
} 

我知道已经有一段时间了，但是对于其他感兴趣的人，有一个Faint项目，该项目将很多这些功能（检测，识别等）捆绑到一个不错的软件包中。

我们正在使用OpenCV。它里面也有很多非面部识别的东西，但是，请放心，它确实具有面部识别功能。

您可以尝试打开MVG库，它也可以用于多个接口。

下一步将是FisherFaces。尝试一下，检查它们是否对您有用。 这是一个很好的比较。

并不是您真正想要的东西，但是它可能对您有用。MATLAB中的人脸检测/计算机视觉算法。