資料介紹
軟件簡介
SeetaFace2
?人臉識別引擎包括了搭建一套全自動人臉識別系統(tǒng)所需的三個核心模塊,即:人臉檢測模塊?FaceDetector
、面部關(guān)鍵點定位模塊?FaceLandmarker
?以及人臉特征提取與比對模塊?FaceRecognizer
。還將陸續(xù)開源人臉跟蹤、閉眼檢測等輔助模塊。
?
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、人臉比對等。
?
SeetaFace2 是面向于人臉識別商業(yè)落地的里程碑版本,其中人臉檢測模塊在 FDDB 上的 100 個誤檢條件下可達到超過 92% 的召回率,面部關(guān)鍵點定位支持 5 點和 81 點定位,1 比 N 模塊支持?jǐn)?shù)千人規(guī)模底庫的人臉識別應(yīng)用。
模塊 | 方法概述 | 基礎(chǔ)技術(shù)指標(biāo) | 典型平臺速度 |
---|---|---|---|
人臉檢測 | Cascaded CNN | FDDB 上召回率達到92%(100個誤檢情況下)。 |
40 最小人臉 I7: 70FPS(1920x1080) RK3399: 25FPS(640x480) |
面部關(guān)建點定位(81點和5點) | FEC-CNN |
平均定位誤差(根據(jù)兩眼中心距離歸一化) 300-W Challenge Set 上達到 0.069。 |
I7: 450FPS 和 500FPS RK3399: 110FPS 和 220FPS |
人臉特征提取與比對 | ResNet50 |
識別:通用1:N+1場景下,錯誤接受率1%時, 1000人底庫,首選識別率超過98%, 5000人底庫,首選識別率超過95%。 |
I7: 8FPS RK3399: 2.5FPS |
與 2016 年開源的?SeetaFace 1.0
?相比,SeetaFace2
?在速度和精度兩個層面上均有數(shù)量級的提升。
版本 | 人臉檢測 | 關(guān)鍵點定位 | 人臉識別 | 第三方依賴 | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
速度[1] | 單精度[2] | 速度 | 功能 | 訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模 | 應(yīng)用 | ||
1.0 | 16FPS | 85% | 200FPS | 5點 | 140萬張 | 實驗室 | 無 |
2.0 | 77FPS | 92% | 500FPS | 5/81點 | 3300萬張 | 商業(yè)環(huán)境 | 無 |
備注 |
[1] 640x480輸入、檢測40x40人臉、I7-6700。 [2] 人臉檢測的精度指100個誤撿FDDB數(shù)據(jù)集的召回率。 |
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