出自中科视拓公司的开放人脸识别引擎SeetaFace一直受到广泛的关注，其提供的人脸检测、特征点检测、人脸识别功能对于开发者快速构建相关能力、上线应用是个很不错的选择，而且商用是免费的，也是其一大亮点。...这次版本升级，从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6，总之就是 666 吧～ 功能增加是这一版本的重大亮点： 之前只有：人脸检测、特征点定位、人脸识别； 此次增加...SeetaFace系列模型虽然不开源，但是对于商业使用和个人用途都是可以的。 ? 至于部署方面，SeetaFace使用标准C++接口，不依赖任何第三方库，支持x86和ARM架构。...总之，SeetaFace是快速构建人脸识别应用的一个不错选择。...项目主页： https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace6 下载SeetaFace6各平台开发包和模型，可在我爱计算机视觉公众号后台回复“666”。
时隔3年，中科视拓升级商用级别人脸识别算法SeetaFace2！...https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2 SeetaFace2 人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块 FaceDetector...SeetaFace2 支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。 ?...I7: 8FPS RK3399: 2.5FPS 与 2016 年开源的 SeetaFace 1.0 相比，SeetaFace2 在速度和精度两个层面上均有数量级的提升。...SeetaFace2 致力于 AI 赋能发展，和行业伙伴一起共同推进人脸识别技术的落地。
现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。...今天跟大家分享的题目是人脸识别应用实战：SeetaFace2，就是以SeetaFace2为例简述人脸识别技术如何从算法到应用在工业上的人脸识别系统。...首先介绍SeetaFace2的主要内容，然后介绍SeetaFace2检测、定位、识别的核心接口，使用这些核心接口进行典型应用的举例，包括：跟踪、质量评估、人证对比、动态识别，之后再深入地挖掘SeetaFace2...下面简要说明一下SeetaFace2包含的核心接口以及接口的含义，要做人脸识别首先要把图片或者图片序列中的人脸找出来，所以第一个模块就是人脸检测模块，人脸检测模块是C++库，最重要就是要包含这些头文件。...要把待检测的图片转化为SeetaFace2支持的图像格式，是内存上连续存储的HWC格式和BGR彩色通道的一个图像格式，这个跟 OpenCV是一样的。
SeetaFace2采用商业友好的BSD协议，这是在2016年9月开源SeetaFace1.0人脸识别引擎之后，中科视拓在人脸识别领域的又一次自我革命。...SeetaFace2所有算法提供全部源代码、注释、接口文档以及样例程序，以帮助开发者快速基于SeetaFace2开发应用。 SeetaFace2优势在哪？...图1 SeetaFace2开源的人脸识别算法组件 SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。...图2 SeetaFace2支持的应用矩阵 SeetaFace2是面向于人脸识别商业落地的里程碑版本，其中人脸检测模块在FDDB上的100个误检条件下可达到超过92%的召回率，面部关键点定位支持5点和81...表1 SeetaFace2各模块基础技术指标 与2016年开源的SeetaFace1.0相比，SeetaFace2在速度和精度两个层面上均有数量级的提升。 ?
SeetaFace6提供了人脸的11个模型，本体验用到了其中7个。 已用到：人脸检测，关键点检测，人脸识别，性别，年龄，眼睛，活体检测； 未用到：带口罩识别，人脸追踪，人脸姿态，质量评估。...SeetaFace6：https://github.com/SeetaFace6Open/index SeetaFace文档完善，开发方便。支持戴口罩与不带口罩的人脸识别： ?...代码演示部分，废话太多了，直接上代码： #include #include //用到seetaface的7个模块 #include <seeta...fontHeight, title_color, -1, 16, true); fontHeight = 60; //绘制最上面的title string title = "<em>SeetaFace</em>
SeetaFaceEngine 中科院山世光老师开源的人脸识别引擎—SeetafaceEngine，主要实现下面三个功能： SeetaFace Detection SeetaFace Alignment...SeetaFace Identification 如何评价中科院山世光老师开源的Seetaface人脸识别引擎？...github：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine ?
x 版本将保持现有功能，并进行 bug 修复等工作 0.2.x 源代码在 antispoofing 分支 0.1.x 源代码在 master 分支 一、ViewFaceCore 介绍 这是基于SeetaFace6...三、使用 1、新增方法 这两个方法也是对应到 SeetaFace6 中 活体检测相关方法。 如果检测失败则返回 AntiSpoofingStatus.Error。...四、参与项目 你需要按照 SeetaFace6 文档 说明，并下载相关的开发包以及模型 1、可以将开发包的 lib 目录 和 include 目录 放至 C:\vclib\seeta 下 ，所有模型文件放到...五、也许… 此项目还未实现 SeetaFace6 中的许多特性，也许： 想起 GitHub 密码，持续更新… 删除代码仓库跑路… 如果在使用过程中遇到问题，你也许可以： 在 GitHub 报告Bug
前年 SeetaFace 开源了人脸识别引擎，一度成为热门话题。 虽然后来SeetaFace 又放出来 2.0版本，但是，我说但是。。。 没有训练代码，想要自己训练一下模型那可就犯难了。...而SeetaFace 不算巨人，只是当年风口上的猪罢了。 前年，为了做一个人脸项目，也是看遍了网上各种项目。 林林总总，各有优劣。 不多做评价，很多东西还是要具体实操，实战才能见真知。...有一段时间，用SeetaFace的人脸检测来做一些小的演示demo， 也花了一点小时间去优化它的算法。 不过很明显我只是把他当成玩具看待。 毕竟不能自己训练模型，这是很大的诟病。
目录 写在前面 人脸检测中的图像金字塔 代码实现 MTCNN Seetaface 总结 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 在文章《特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔...image.png 现在就可以回答上面的两个问题了： 给定输入图像，根据设置的最小人脸尺寸以及网络能检测的人脸尺寸，确定图像金子塔中最大图像和最小图像 根据设置的金字塔层间缩放比率，确定每层图像的尺寸 Seetaface...可以再看一下Seetaface中是如何构建图像金字塔的，Seetaface人脸检测使用的是非深度学习的方法，检测窗口大小impl_->kWndSize = 40，其对应MTCNN中网络适宜检测的人脸大小...max_face_size_ : min_img_size) : min_img_size); // ... // 最小尺度为 impl_->kWndSize / min_img_size，在Seetaface
本次报告主要给大家介绍这几部分内容： 人脸识别总体情况 人脸检测 面部特征点定位 SeetaFace开源引擎 | 人脸识别总体情况 全自动人脸识别系统流程 ?...1：N 配合照片检索应用，目前基本成熟 1：1验证 配合用户，可以应用 1：N+1 万级以上非配合用户，任重道远 | SeetaFace引擎 ? SeetaFace Detector ?...SeetaFace Alignment ? SeetaFace Identification ?...| 总结 人脸检测与识别不再具有特殊性 深度模型（&大数据&高性能计算）极大推进了人脸识别能力，在一些（用户配合的）任务上能超过人眼 万人规模的黑名单视频监控场景尚不成熟 SeetaFace为大家提供了一个不错的
此外，他还简要的介绍了由他带领的中科视拓的主打产品SeetaFace人脸识别引擎的框架及技术。并对媒体追捧AI表达了很理性的看法：“切勿过度承诺，避免第三次AI寒冬”。...三：SeetaFace最新进展 在这一部分，山老师终于揭开了SteetaFace的面纱，这一款人脸检测识别引擎有三部分组成，分别是检测器Detector、校正器Alignment以及认证器Identification...SeetaFace的识别模块则为对AlexNet上做了一些改良。 ?
SeetaFace开源人脸识别引擎已全部发布在Github上 SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块、面部特征点定位模块以及人脸特征提取与比对模块...SeetaFace Identification。
学习人脸特征表示的方法还有很多，如triplet loss（论文地址：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine 。...实际上也可以换用精度更高的深度学习相关方法，比如在中科院山世光老师开源的人脸识别引擎seetaface/SeetaFaceEngine中，Face Alignment使用就是一个基于autoencoder
Face Recognition CVPR2017 https://github.com/wy1iu/sphereface 人脸识别 C++ 代码： https://github.com/seetaface
Representations CVPR2017 https://github.com/CSAILVision/NetDissect 人脸识别 C++ 代码： https://github.com/seetaface
3.1 Seetaface工程 Seetaface是由中科院山世光老师开源的一套完整的人脸检测，人脸对齐和人脸验证方案。代码基于C++实现，开源协议为BSD-2，可供学术界和工业界免费使用。...Github地址：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine 3.2 GPUImage工程 ?
这种是不是就要比单一目标和较大较清晰的目标负责很多，也许也有很多朋友去说，这不是有很多优秀的网络（比如：Tiny-Net，T-CNN，SeetaFace等），但是每个网络都有自己的优势所在，今天就来说说多目标且是小目标的检测技术
实际上也可以换用精度更高的深度学习相关方法，比如在中科院山世光老师开源的人脸识别引擎seetaface/SeetaFaceEngine中，Face Alignment使用就是一个基于autoencoder
确实，这一年中科视拓在商业模式上进行了创新，推出了商用级开源人脸识别引擎SeetaFace和企业级深度学习平台“SeeTaaS”。
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