चेहरा पहचान पुस्तकालय [बंद]

Question

मैं एक विश्वविद्यालय परियोजना के लिए एक मुक्त चेहरा पहचान पुस्तकालय की तलाश कर रहा हूं । मैं फेस डिटेक्शन की तलाश नहीं कर रहा हूं । मैं वास्तविक मान्यता की तलाश में हूं। इसका मतलब है कि ऐसी छवियां खोजना जिनमें निर्दिष्ट चेहरे या लाइब्रेरी हों जो विशिष्ट चेहरों के बीच की दूरी की गणना करते हैं।

मैं वर्तमान में चेहरों का पता लगाने के लिए OpenCV का उपयोग कर रहा हूं और एक मोटा Eigenface की पहचान और पहचान के लिए एल्गोरिदम । लेकिन मैंने सोचा कि स्व-लिखित ईजेनफेस एल्गोरिथम की तुलना में बेहतर प्रदर्शन के साथ कुछ होना चाहिए। मैं प्रदर्शन के रूप में गति के बारे में बात नहीं कर रहा हूं, मैं एक साधारण Eigenface दृष्टिकोण की तुलना में बेहतर परिणामों के साथ एक पुस्तकालय की तलाश कर रहा हूं।

मैंने बेहोश पर एक नज़र डाली , लेकिन ऐसा लगता है कि पुस्तकालय अपने स्वयं के अनुप्रयोगों के लिए बहुत पुन: प्रयोज्य नहीं है।

मैं Python, Java, C ++, C या कुछ इस तरह की लाइब्रेरी से खुश हूं। सबसे अच्छी बात यह होगी कि इसे विंडोज मशीन पर चलाया जा सकता है क्योंकि मैं इस समय कुछ बाहरी विंडोज-केवल कोड पर भरोसा कर रहा हूं।

Comments

क्या इसे राजनीतिक या व्यावहारिक कारणों से मुक्त होने की आवश्यकता है? यदि यह एक शुद्ध अनुसंधान परियोजना है, तो आप वाणिज्यिक आपूर्तिकर्ताओं में से एक से एक मुफ्त शैक्षणिक लाइसेंस प्राप्त करने में सक्षम हो सकते हैं।

— क्रिस्टोफर

मुझे केवल eigenfaces दृष्टिकोण के साथ अपेक्षाकृत अच्छे परिणाम मिले, लेकिन ऐसा लगता है कि एक अच्छा चेहरा पहचान एपि जो उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है वह इस समय गायब है

— Janusz

stackoverflow.com/questions/12723856

— मनोज

stackoverflow.com/questions/12568901

— मनोज

हालांकि 2009 में पूरी तरह से स्वीकार्य, इस सवाल पर अब इस विषय पर विचार नहीं किया गया है: हमें एक उपकरण, पुस्तकालय या पसंदीदा ऑफ-साइट संसाधन की सिफारिश करने या खोजने के लिए सवाल पूछ रहे हैं, स्टैक ओवरफ्लो के लिए ऑफ-टॉपिक हैं। देखें कि स्टैक ओवरफ्लो के लिए पूर्वनिर्धारित ऑफ-टॉपिक कारण क्या होने चाहिए?

— JDB अब भी

Answer 1

यहाँ वाणिज्यिक विक्रेताओं की एक सूची दी गई है जो चेहरे की पहचान के लिए ऑफ-द-शेल्फ पैकेज प्रदान करते हैं जो विंडोज पर चलते हैं:

1. सिबुला - उनके चेहरे की पहचान एसडीके पर जानकारी । यह एक विश्वविद्यालय के प्रोफेसर द्वारा स्थापित कंपनी है और इस तरह उनकी वेबसाइट अव्यवसायिक दिखती है। कोई मूल्य निर्धारण जानकारी या डेमो नहीं है जिसे आप डाउनलोड कर सकते हैं। मूल्य निर्धारण की जानकारी के लिए आपको उनसे संपर्क करना होगा ।

2. न्यूरोटेक्नोलोजी - उनके चेहरे की पहचान एसडीके पर जानकारी । इस कंपनी के पास अप-फ्रंट प्राइसिंग जानकारी के साथ-साथ उनके एसडीके के वास्तविक 30 दिवसीय परीक्षण भी हैं ।

3. पिट्सबर्ग पैटर्न मान्यता - ( Google द्वारा अधिग्रहित ) उनके चेहरे की ट्रैकिंग और मान्यता एसडीके पर जानकारी । वे जो डेमो देते हैं, वे आपको उनकी तकनीक का मूल्यांकन करने में मदद करते हैं, लेकिन उनके एसडीएसके पर नहीं। मूल्य निर्धारण की जानकारी के लिए आपको उनसे संपर्क करना होगा ।

4. संवेदनशील दृष्टि - उनके एसडीके पर जानकारी । उनकी साइट आपको आसानी से एक मूल्य उद्धरण प्राप्त करने की अनुमति देती है और आप एक मूल्यांकन किट भी ऑर्डर कर सकते हैं जो आपको उनकी तकनीक का मूल्यांकन करने में मदद करेगी।

Comments

लिंक के लिए धन्यवाद, लेकिन फिलहाल मुझे एक मुफ्त पुस्तकालय खोजने की आवश्यकता है

— Janusz

यह प्रति चेहरा पहचान के लिए नहीं हो सकता है , लेकिन numenta.com आपके लिए रुचि का हो सकता है।

— RCIX

आप उस सूची में face.com मुक्त REST API जोड़ सकते हैं

— Omry Yadan

@Omry, आपको उत्तर के रूप में जोड़ना चाहिए, या face.com

— स्कॉट

face-rec.org/vendors और सामान्य रूप में चेहरा-rec.org

— 2vision2

Answer 2

अपडेट करें

OpenCV 2.4.2 अब बहुत नए cv के साथ आता है :: FaceRecognizer । कृपया यहाँ पर बहुत विस्तृत दस्तावेज देखें:

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

मूल पोस्ट

मैंने libfacerec जारी किया है OpenCV C ++ API (BSD लाइसेंस) के लिए एक आधुनिक फेस रिकग्निशन लाइब्रेरी, । libfacerec की कोई अतिरिक्त निर्भरता नहीं है और यह Eigenfaces मेथड, Fisherfaces मेथड और लोकल बाइनरी पैटर्न Histograms को लागू करता है। लाइब्रेरी के कुछ हिस्से OpenCV 2.4 में शामिल होने जा रहे हैं।

Libfacerec का नवीनतम संशोधन यहां उपलब्ध है:

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

लाइब्रेरी OpenCV 2.3.1 के लिए आगामी OpenCV 2.4 को ध्यान में रखते हुए लिखी गई थी, इसलिए मैं 2.3.1 से पहले OpenCV संस्करणों का समर्थन नहीं करता। यह परियोजना एक अच्छी तरह से प्रलेखित एपीआई के साथ सीएमके परियोजना के रूप में आती है, लिंग वर्गीकरण पर एक ट्यूटोरियल भी है। आप प्रलेखन का HTML संस्करण देख सकते हैं:

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

यदि आप यह समझना चाहते हैं कि वे एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं, तो आप मेरी गाइड टू फेस रिकॉग्निशन (पाइथन और जीएनयू ऑक्टेव / MATLAB उदाहरण सहित) पढ़ना चाह सकते हैं:

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

मेरी गिथब रिपॉजिटरी में एल्गोरिदम का एक पायथन और जीएनयू ऑक्टेव / मैटलैब कार्यान्वयन भी है । फेसरेक में दोनों परियोजनाओं में एल्गोरिदम के मूल्यांकन के लिए कई क्रॉस सत्यापन विधियां शामिल हैं:

• https://github.com/bytefish/facerec

प्रासंगिक प्रकाशन हैं:

• मान्यता के लिए तुर्क, एम।, और पेंटलैंड, ए । । जर्नल ऑफ कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस 3 (1991), 71-86।
• बेलहुमुर, पीएन, हेस्पनहा, जे।, और क्रिगमैन, डी । ईगेनफेसेस बनाम फिशरफेस: क्लास विशिष्ट रैखिक प्रक्षेपण का उपयोग करके मान्यता। । IEEE पैटर्न विश्लेषण और मशीन इंटेलिजेंस 19, 7 (1997), 711-720 पर लेनदेन।
• अहोनेन, टी।, हदीद, ए।, और पीइटिकेनन, एम। फेस रिकग्निशन विथ लोकल बाइनरी पैटर्न। । कंप्यूटर विज़न - ECCV 2004 (2004), 469-481।

Comments

github.com/KohrAhr/MicrosoftCognitiveServices

— ज़म

Answer 3

pam-face- Authentication फेस प्रमाणीकरण के लिए एक PAM मॉड्यूल: लेकिन यह कुछ काम करने के लिए आप क्या चाहते हैं की आवश्यकता होगी। एक त्वरित परीक्षण से पता चला, कि मान्यता की दर न्यूरोटेकोलॉजी से वेरीकूक की तरह अच्छी नहीं है।

मैलिक एक अन्य ओपन सोर्स फेस रिकॉग्निशन सॉफ्टवेयर है, जिसमें गेबर वेवलेट डिस्क्रिप्टर का उपयोग किया जाता है। लेकिन स्रोत के लिए अंतिम अद्यतन 3 साल पुराना है।

वेबसाइट से: " मैलिक एक ओपनसोर्स फेस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर है, जो गैबर वेलेट का उपयोग करता है। यह रियलटाइम फेस रिकॉग्निशन सिस्टम है, जो मलिब और सीएसयू फेस आइडेंटिफिकेशन इवैल्यूएशन सिस्टम (csuFaceIdEval) पर आधारित है। रियल टाइम इमेज प्रोसेसिंग के लिए मालिब लाइब्रेरी और फेस के लिए कुछ csuFaceIdEval का उपयोग करता है। मान्यता। "

इसके अलावा यह ब्याज की हो सकती है:

गैबोरबोस्टिंग : गैबोर वेवलेट और एडाबोस्ट एल्गोरिथ्म के साथ फेस रिकॉग्निशन पर लागू एक वैज्ञानिक कार्यक्रम

फ़ीचर एक्सट्रैक्शन लाइब्रेरी - फेलिब का तात्पर्य है " ट्रांसक्यूटिव कर्नेल फिशर डिस्क्रिमिनेन्ट द्वारा फेस एनोटेशन,"

Answer 4

मुझे लगता है कि Eigenface , जो आप पहले से कर रहे हैं, जाने का तरीका है यदि आप चेहरों के बीच की दूरी की गणना करना चाहते हैं। आप सपोर्ट वेक्टर मशीन या हिडन मार्कोव मॉडल जैसे विभिन्न तरीकों को आजमा सकते हैं । मुझे एक ऐसा पृष्ठ मिला, जो प्रमुख एल्गोरिदम को सूचीबद्ध करता है जिसका उपयोग चेहरे की पहचान के लिए किया जा सकता है: फेस रिकॉग्निशन होमपेज ।

इसके अलावा, जब आप कहते हैं "बेहतर प्रदर्शन," क्या आप गति या सटीकता का मतलब है? आपको किस तरह की समस्या हो रही है? डेटा कितने अलग हैं? क्या वे ज्यादातर ललाट चेहरे हैं या वे प्रोफाइल शामिल हैं?

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प्रदर्शन के साथ मैंने पहचान की सटीकता पर ध्यान दिया। आइजनफस अच्छा है लेकिन मैं जो देख रहा हूं वह चेहरे को पहचानने के लिए शेल्फ पैकेज के लिए तैयार है क्योंकि मैं पहिया को सुदृढ़ नहीं करना चाहता हूं और मेरे पास समय नहीं है

— Janusz

Answer 5

यदि आपका प्रोजेक्ट किसी फिल्म या टीवी पर है, या ऐसी कोई भी स्क्रिप्ट है, तो ऐसा लगता है कि आप निश्चित रूप से मार्क एवरिंगम एट अल के काम को देखना चाहते हैं । । सॉफ्टवेयर उपलब्ध है , जैसा कि एक बफी एपिसोड पर परिणाम हैं ।

Answer 6

आपको http://libccv.org/ देखना चाहिए

यह काफी नया है, लेकिन यह चेहरे की पहचान के लिए एक मुफ्त खुला स्रोत उच्च स्तरीय एपीआई प्रदान करता है।

(... और, मैं कहता हूँ, बहुत आश्चर्यजनक है)

संपादित करें: यह भी ध्यान देने योग्य है कि यह उन कुछ कामों में से एक है जो opencv पर निर्भर नहीं करते हैं, और सिर्फ kicks के लिए, प्रलेखन पृष्ठ से चेहरे का पता लगाने के लिए कोड की एक प्रति है, जिसमें आपको शामिल होने का विचार है:

#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;
} 

Answer 7

मुझे पता है कि यह एक समय हो गया है, लेकिन किसी और को दिलचस्पी के लिए, फेंट परियोजना है, जिसने इन विशेषताओं (पहचान, मान्यता, आदि) के बहुत सारे सामान को एक अच्छे सॉफ्टवेयर पैकेज में बांधा है।

Answer 8

हम OpenCV का उपयोग कर रहे हैं । इसमें बहुत से गैर-चेहरा-पहचान सामान भी हैं, लेकिन, बाकी का आश्वासन दिया है, यह चेहरा-पहचान करता है।

Comments

मुझे लगता है कि फेस रिकग्निशन के लिए ओपनसीवी में कोई डायरेक्ट एल्गोरिदम नहीं है। OpenCV लाइब्रेरी से फेस डिटेक्शन ठीक काम करता है

— Janusz

हाँ तुम सही हो। मैंने चेहरे की पहचान और चेहरे की पहचान को भ्रमित किया।

— पॉल जे। लुकास

बस एक साइड नोट के रूप में, cv :: FaceRecognizer अभी है, जिसे मान्यता के लिए उपयोग किया जा सकता है।

— huesforalice

Answer 9

आप एमवीजी लाइब्रेरी खोलने की कोशिश कर सकते हैं, इसका उपयोग कई इंटरफेस के लिए भी किया जा सकता है।

Answer 10

अगला कदम फिशरफेस होगा। यह कोशिश करो और जांचें कि क्या वे आपके लिए काम करते हैं। यहाँ एक अच्छी तुलना है।

Answer 11

वास्तव में वह नहीं जो आप ढूंढ रहे हैं, लेकिन यह आपके लिए उपयोगी हो सकता है। MATLAB में फेस डिटेक्शन / कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम।