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开源极速的人脸跟踪-基于OpenTLD与RNet

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CV君
发布2019-12-29 19:46:56
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发布2019-12-29 19:46:56
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文章被收录于专栏:我爱计算机视觉

想必上图这个既鲁棒又快速的人脸跟踪大家都见过,我第一次看到的时候还想着,这算法厉害啊,连人物转身的那一刻都能跟踪!难道是3D的跟踪?!

但是仔细一看就哈哈了~

不过前段时间GitHub上有位童鞋开源了一个既快速又鲁棒的人脸跟踪,却是你可以自己跑跑看的!

先来看看效果!

怎么样,跟踪框很稳定吧(这个保证不是物理框^_^)!而且每帧只需要3ms哦!是不是很不错了?

主要特点

  1. 跟踪算法是OpenTLD,这个不用说了吧,而且做了大量优化!速度杠杠的!
  2. 使用RNet对每次跟踪的结果做一个判断,当结果小于阈值的时候重新detection。这么做的意义是为了防止tracking到别的东西(比如gif中的手)。
  3. 人脸检测用的MTCNN,当然你可以换掉,如果你有更快更好的话。

关键是速度!在PC(Intel® Xeon(R) CPU E5-2673 v3 @ 2.40GHz × 48)上跑一张320*240图片的时间是3ms。

代码地址

https://github.com/HandsomeHans/Face-Tracking-Based-on-OpenTLD-and-RNet

读完再去看看Gif效果,是不是觉得原作者很帅!

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-01-11,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 我爱计算机视觉 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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