この記事では、GitHubで最も多くのスターを獲得している6つのオープンソース顔認識プロジェクトを推奨しています。GitHubにアクセスすると、高品質で便利なオープンソースプロジェクトを毎日お勧めします。サブスクライブへようこそ。 
この号で推奨されているオープンソースプロジェクトは次のとおりです。
1.モバイルアプリを備えた顔認識ライブラリ
2.シンプルで効果的な顔認識ライブラリ
3.2Dおよび3D顔分析プロジェクト
4.TensorFlowベースの顔認識システム
5.顔認識および顔属性分析ライブラリ
6.無料のオープンソース顔認識サービス
01
モバイルアプリケーションを備えた顔認識ライブラリ
顔認識の一般的なライブラリとして、OpenFaceは一時的およびモバイルの顔認識を実現でき、現在GitHubに14291個のスターがあります。以下は、LFWデータセットSylvestorStalloneの単一の画像を入力するプロセスです。
项目地址：https://github.com/cmusatyalab/openface
02
世界で最も簡潔な顔認識ライブラリ
顔認識は、強力でシンプル、そして使いやすい顔認識オープンソースプロジェクトであり、完全な開発ドキュメントとアプリケーションケースを備えており、現在GitHubに43206個のスターがあります。
项目地址：https://github.com/ageitgey/face_recognitionPythonとコマンドラインツールを使用して、顔を抽出、認識、操作できます。このプロジェクトは、業界をリードするC ++オープンソースライブラリdlibのディープラーニングモデルに基づいており、WildfaceデータセットのLabeledFacesでテストされており、99.38％の正解率があります。しかし、子供やアジア人の顔の認識精度を向上させる必要があります
face_recognitionフォルダ全体の画像は、簡単なコマンドラインツールを使用して操作できます。
写真から顔を探す
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
顔の要点を特定する
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
顔の要点を認識することは多くの分野で役立ちますが、兄のために化粧をするなど、この機能をうまく演じることもできません
写真に写っている人物を特定する
import face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
他のPythonライブラリ（opencvなど）を使用したリアルタイムの顔検出：
03
2Dおよび3D顔分析プロジェクト
InsightFaceは、主にPyTorchとMXNetに基づくオープンソースの2D＆3Dディープフェイス分析ツールボックスであり、現在GitHubに11251個のスターがあります。InsightFaceは、さまざまな高度な顔認識、顔検出、顔アライメントアルゴリズムを効率的に実装し、トレーニングと展開用に最適化されています。
项目地址：https://github.com/deepinsight/insightface顔認識プロジェクト
ArcFace：追加のコーナーマージン損失を伴う深い顔認識
サブセンターArcFace：大規模なノイズの多いネットワーク顔の顔認識方法
部分FC：大規模な顔認識トレーニングフレームワーク
顔検出プロジェクト
RetinaFace：最先端のマルチタスク顔検出方法
SCRFD：高精度の顔検出方法
04
TensorFlowベースの顔認識
FaceNetは、複数の画像が同じ人物であるかどうかを判断し、画像内の人物を識別し、顔のクラスタリングによって顔の類似性を計算するために使用できる顔認識システムです。現在、GitHubで12304スターを獲得しています。
项目地址：https://github.com/davidsandberg/facenet
05
顔認識および顔属性分析ライブラリ
Deepfaceは、Python用の軽量の顔認識および顔属性分析（年齢、性別、感情、民族性）フレームワークです。これは、最先端のモデル（VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace、DeepID、ArcFace、およびDlib）を含むハイブリッド顔認識フレームワークです。
项目地址：https://github.com/serengil/deepface顔の検証：この機能は、2つの顔を同じ人物または異なる人物として検証します
顔の属性分析：年齢、性別、顔の表情（怒り、恐れ、中立、悲しい、うんざり、幸せ、驚きを含む）、人種（アジア人、白人、中東、インド人、ラテン系アメリカ人を含む）を含む強力な顔属性分析モジュールが付属していますと黒人）予測
ストリーミングとリアルタイム分析：ディープフェイスを実行するリアルタイムビデオ
06
主要なフリーでオープンソースの顔認識システム
Exadel CompreFaceは、無料のオープンソースの顔認識サービスであり、事前の機械学習スキルがなくても、どのシステムにも簡単に統合できます。
CompreFaceは、顔認識、顔検証、顔検出、ランドマーク検出、年齢、性別認識用のREST APIを提供し、Dockerを介して簡単にデプロイでき、CPUとGPUで動作するさまざまなモデルをサポートします。
项目地址：https://github.com/exadel-inc/CompreFace
GitHubにアクセスして、楽しくて興味深いオープンソースプロジェクトを毎日お勧めします。歴史上推奨されているオープンソースプロジェクトは、GitHubプロジェクトに含まれています。Welcometo Star：
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