人脸识别系统 CompreFace

Exadel CompreFace 是领先的免费开源人脸识别系统

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Exadel CompreFace 是一项免费的开源人脸识别服务,无需具备机器学习技能即可轻松集成到任何系统中。CompreFace 提供用于人脸识别、人脸验证、人脸检测、地标检测、面具检测、头部姿势检测、年龄和性别识别的 REST API,并且可以通过 docker 轻松部署。

目录

概述

Exadel CompreFace 是一个免费的开源人脸识别 GitHub 项目。
本质上,它是一个基于 docker 的应用程序,可以用作独立服务器或部署在云中。
您不需要具备机器学习技能即可设置和使用 CompreFace。

系统提供REST API,用于人脸识别、人脸验证、人脸检测、地标检测、面具检测、头部姿势检测、年龄和性别识别。
该解决方案还具有角色管理系统,可让您轻松控制谁有权访问您的人脸识别服务。

CompreFace 作为 docker-compose 配置提供,支持在 CPU 和 GPU 上工作的不同模型。
我们的解决方案基于最先进的方法和库,例如 FaceNet 和 InsightFace。

截图

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视频

CompreFace Face Detection Demo CompreFace Appery.io Demo

新闻和更新

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特征

即使系统只“看过”一次人的照片,也能准确地识别出人的身份。 从技术角度来看,CompreFace 比类似的免费人脸识别解决方案具有多项优势。 综合面:

  • 同时支持CPU和GPU,易于扩展
  • 开源、自托管,为您的数据安全提供额外保障
  • 可以部署在云端或本地
  • 无需机器学习专业知识即可设置和使用
  • 使用 FaceNet 和 InsightFace 库,它们使用最先进的人脸识别方法
  • 只需一个 docker 命令即可快速启动

功能

  • 支持多种人脸识别服务:
    • [人脸检测]
    • [人脸识别]
    • [人脸验证]
    • [地标检测插件]
    • [年龄识别插件]
    • [性别识别插件]
    • [口罩检测插件]
    • [头部姿势插件]
  • 使用 CompreFace UI 面板实现方便的用户角色和访问管理

CompreFace 入门

Requirements 要求

  1. Docker 和 Docker compose(或 Docker Desktop)
  2. CompreFace 可以在具有 x86 处理器AVX 支持 的大多数现代计算机上运行 。
    要检查 Linux 上的 AVX 支持,请运行 lscpu | grep avx`命令

开始使用(Linux、MacOS):

1.安装Docker和Docker Compose
2. 从我们的最新版本下载存档:https://github.com/exadel-inc/CompreFace/releases
3.解压存档
4. 在此文件夹中打开终端并运行以下命令:docker-compose up -d
5.在浏览器中打开服务:http://localhost:8000/login

开始使用 (Windows):

  1. 安装Docker桌面
  2. 从我们的最新版本下载存档:https://github.com/exadel-inc/CompreFace/releases
  3. 解压存档
  4. 运行Docker
  5. 打开命令提示符(在Windows搜索栏中输入“cmd”)
  6. 打开您提取 zip 存档的文件夹(写入 cd path_of_the_folder,按 Enter 键)。
  7. 运行命令:docker-compose up -d
  8. 打开http://localhost:8000/login

CompreFace SDKs

SDK 代码库
JavaScript https://github.com/exadel-inc/compreface-javascript-sdk
Python https://github.com/exadel-inc/compreface-python-sdk
.NET https://github.com/exadel-inc/compreface-net-sdk

文档

更多文档可在此处

贡献

我们希望改进我们的开源人脸识别解决方案,因此欢迎并非常感谢您的贡献。

  • 只需使用 CompreFace 和 GitHub 上的报告想法和错误
  • 通过发布指南和文章来分享知识和经验,或者只是改进我们的文档
  • 为最喜欢的编程语言创建SDK,我们会将其添加到我们的文档中
  • 将 CompreFace 支持集成到其他平台,例如 Home AssistantDreamFactory,我们会将其添加到我们的文档中
  • 贡献 代码
  • 人脸服务添加插件
  • 最后但并非最不重要的一点是,您可以在 GitHub 上为我们的免费面部识别系统打一颗星

有关更多信息,请访问我们的贡献 指南,或创建讨论

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转载自blog.csdn.net/guigenyi/article/details/132109052