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A lightweight face recognition, high accuracy, real-time, cross-platform

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EasyFace

A light weight face recognition project, high accuracy, real-time, cross-platform.

一个轻量级人脸识别项目，准确率高，实时运行，跨平台。在酷睿i7 CPU上耗时410ms。人脸检测模型RetinaFace在WIDER Face Hard上的准确率为0.791，人脸识别模型MobileFacenet在LFW上的准确率为99.55%。

特性

• 纯C++代码
• 与ncnn、opencv一样，可跨平台部署
• 可以使用自己的数据集重新训练人脸检测模型与人脸表征模型
• 方便集成各种的人脸检测模型和人脸表征模型
• 已集成的人脸检测算法：RetinaFace
• 已集成的人脸表征算法：MobileFacenet

人脸识别原理

实现细节

使用RetinaFace进行人脸检测，然后用SimilarTransform 和 OpenCV Affine Transformations获取对齐的人脸图像，再用MobileFacenet提取128维的特征向量，最后用余弦相似度计算人脸相似度。

依赖

• opencv3.4+
• ncnn

编译依赖库，并修改CMakeLists.txt

编译

Linux

./build_linux.sh

aarch64 Linux

./build_aarch64-linux-gnu.sh

运行

Linux

./run_demo.sh

运行结果

Start face register... 
filename: images/register/huge.jpg
username: huge
filename: images/register/liuyifei.jpg
username: liuyifei
Finish face register. 
Start face identify 
identify result: liuyifei, 0.55
save result to: images/identify/liuyifei.result.jpg
blank frame grabbed
Finish face identify.

Total time is about 410ms on Core i7 CPU.

aarch64 Linux

./build-linux/bin/face_system_demo models/retinaface/ models/mobilefacenet/ images/register/ images/identify/img1.jpg

效果演示

已注册人脸：huge、liuyifei

未注册人脸：unknown

TODO

• 人脸质量评估
• 人脸活体检测
• 性别年龄预测

高效的人脸搜索

联系方式

Email：[email protected]

CSDN技术博客: https://blog.csdn.net/zhongqianli

EasyFace人脸技术交流群：1070763980

许可证书

BSD 3 Clause

致谢

insightface

SeetaFace

ncnn

ncnn_example

opencv

easyface's Issues

align code is too time consumeing...

不能进行编译

您好，之前向您发送邮件没有得到回应，在linux中编译build后报错缺少pthread_key_delete符号（libncnn.a(cpu.cpp.o): undefined reference to symbol 'pthread_key_delete@@GLIBC_2.2.5'
/usr/bin/ld: /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0: error adding symbols: DSO missing from command line
）。环境依赖项按照您的标准配置，请问该如何解决？