推荐 6 个 yyds 的人脸识别系统
本文章推荐 6 个 GitHub 上 Star 最多的人脸识别开源项目，逛逛 GitHub 会每天推荐一些优质有用的开源项目，欢迎关注订阅 
本期推荐的开源项目是：
1. 带有移动应用程序的人脸识别库
2. 简洁有效的人脸识别库
3. 2D & 3D 人脸分析项目
4. 基于 TensorFlow 的人脸识别系统
5. 人脸识别和人脸属性分析库
6. 免费的开源人脸识别服务
01
带有移动应用程序的人脸识别库
OpenFace 作为用于人脸识别的通用库，能够实现瞬态和移动人脸识别，目前在 GitHub 上斩获 14291 Star。以下为 LFW 数据集 Sylvestor Stallone 输入单个图像的流程。
项目地址：https://github.com/cmusatyalab/openface
02
世界上最简洁的人脸识别库
Face Recognition 是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，目前在 GitHub 上斩获 43206 Star。
项目地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition你可以使用 Python 和命令行工具提取、识别、操作人脸。该项目基于业内领先的 C++ 开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升
可以使用简易的face_recognition命令行工具处理整个文件夹里的图片：
从图片里找到人脸
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
识别人脸关键点
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
识别人脸关键点在很多领域都有用处，但你也可以把这个功能玩坏，比如给大哥化个妆
识别图片中的人是谁
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)
配合其它的 Python 库（比如 opencv ）实现实时人脸检测：
03
2D & 3D 人脸分析项目
InsightFace 是一个开源的 2D&3D 深度人脸分析工具箱，主要基于 PyTorch 和 MXNet，目前在 GitHub 上斩获 11251 Star。InsightFace 高效地实现了各种先进的人脸识别、人脸检测和人脸对齐算法，并针对训练和部署进行了优化。
项目地址：https://github.com/deepinsight/insightfaceFace Recognition Projects
ArcFace：加性角边距损失的深度人脸识别
Sub-center ArcFace: 大规模嘈杂网络人脸的人脸识别方法
Partial-FC：大规模的人脸识别训练框架
Face Detection Projects
RetinaFace：最先进的多任务人脸检测方法
SCRFD ：高精度人脸检测方法
04
基于 TensorFlow 的人脸识别
FaceNet 是一个人脸识别系统，可用于判断多幅图是否为同一人、识别图像中的人是谁、人脸聚类计算人脸相似度，目前在 GitHub 上斩获 12304 Star。
项目地址：https://github.com/davidsandberg/facenet
05
人脸识别和人脸属性分析库
Deepface 是一个用于 python 的轻量级人脸识别和人脸属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。它是一个混合人脸识别框架，包含最先进的模型：VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace、DeepID、ArcFace 和 Dlib。
项目地址：https://github.com/serengil/deepfaceFace Verification：此功能将两张人脸验证为同一人或不同人
Facial Attribute Analysis：带有强大的面部属性分析模块，包括年龄、性别、面部表情（包括愤怒、恐惧、中性、悲伤、厌恶、快乐和惊讶）和种族（包括亚洲人、白人、中东人、印度人、拉丁裔和黑人） 预测
Streaming and Real Time Analysis：实时视频运行 deepface
06
领先的免费开源人脸识别系统
Exadel CompreFace 是一项免费的开源人脸识别服务，无需事先具备机器学习技能即可轻松集成到任何系统中。
CompreFace 提供 REST API 用于人脸识别、人脸验证、人脸检测、地标检测、年龄和性别识别，并且可以通过 docker 轻松部署，并支持在 CPU 和 GPU 上工作的不同模型。
项目地址：https://github.com/exadel-inc/CompreFace
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历史盘点：https://github.com/Wechat-ggGitHub/Awesome-GitHub-Repo推荐阅读
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