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刚刚,SeetaFace版本升级!新增活体检测等功能

目标检测

最后更新 2020-05-15 14:28 阅读 135

最后更新 2020-05-15 14:28

阅读 135

目标检测

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:活体检测、人脸图像质量评估、年龄性别识别、口罩人脸检测和识别。

随着人脸识别技术进入的应用领域的增多,抗攻击能力成为人脸识别应用落地的新瓶颈,这也是活体检测研究和应用最近两年大热的原因,活体检测功能的增加相信将会成为该库吸引更多开发者的重要看点。


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人脸图像质量评估主要用来对低质量的图像的拒识,虽然看似功能不起眼,但在52CV的人脸技术交流群里却经常有人问如何实现这一功能,在真正人脸应用部署的时候,这是一个要考虑的问题,此次功能开放也会帮开发者省不少自研的力气。

年龄性别识别从技术来说(多任务模型)已经不算有太高的门槛(虽然做的精准也不容易),不是人脸识别应用的核心,但也算锦上添花吧~


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口罩人脸检测和识别则是当下疫情期间人脸识别应用的重要卖点了。


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除了功能增加了,速度提升也是这次更新的亮点。

官方称v6版使用了新的推理引擎TenniS,ResNet50网络的识别模型,在I7 CPU上的推理速度从8 fps 提升到20 fps。

为应对不同的使用场景,本次升级识别部分共包含三个模型:


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官方没有公布此次升级后的算法的识别精度,不过提到该模型训练时使用了上亿张图片!

其实公布也没多少意义,我看国内做人脸识别的公司,没有一家公司的识别精度不是99%以上的。


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精度这事,还是得看你在实际场景测试结果。

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。


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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。

目前已经开放了Windows 、Ubuntu、CentOS、Android开发包,MacOS和iOS版本的支持也已经在路上。


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嗯,覆盖主流服务器和终端上的部署。 

 总之,SeetaFace是快速构建人脸识别应用的一个不错选择。

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