算力加速人脸识别技术发展：一文了解人脸识别开源库和数据集

CV君

发布于 2024-03-13 16:57:48

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发布于 2024-03-13 16:57:48

人脸识别在我们的生活中随处可见，例如在大楼门禁系统中，它取代了传统的门禁卡或密码，提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面，人脸识别被广泛应用于监控系统，有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员，提升了安全防范的能力。另外，手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一，它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式，替代了传统的密码或指纹识别。

人脸识别技术涉及大规模图像和视频数据的处理和分析，为了确保准确和高效的人脸识别，必须投入大量计算资源，用于支持图像处理、特征提取、模型训练和推理等关键环节。因此，随着人脸识别技术的发展和广泛应用，对计算资源的需求不断增加。

本文旨在介绍一些人脸识别开源库和开源数据集，以帮助开发人员加速人脸识别技术的研究和应用。

DeepFace

DeepFace 是一个轻量级的 Python 人脸识别和面部属性分析（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、Dlib 和 SFace.

主要功能：人脸检测、人脸对齐特征提取、人脸验证、人脸搜索、人脸聚类、人脸属性识别、人脸跟踪、人脸表情识别、人种识别、性别识别等。

开源地址：https://github.com/serengil/deepface

人脸验证demo

OpenFace

OpenFace 是卡内基梅隆大学(CMU)开源的人脸识别和人脸验证库，可进行人脸关键点检测(facial landmark detection)、头部姿态估计(head pose estimation)、面部动作单元识别(facial action unit recognition)、视线估计(eye-gaze estimation)和人脸特征提取(Facial Feature Extraction)任务。

开源地址：https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace

人脸关键点检测demo

FaceNet

FaceNet 是由谷歌开发的基于深度学习的人脸识别系统，是一个多用途的识别系统，可以同时用于人脸验证（是否是同一人），识别（这个人是谁）和聚类（寻找类似的人）。

开源地址：https://github.com/davidsandberg/facenet
论文地址：https://arxiv.org/abs/1503.03832

人脸聚类demo

InsightFace

InsightFace 是一个开源的 2D 和 3D 深度人脸分析工具箱，主要基于 PyTorch 和 MXNet。它可以有效实现丰富多样的人脸识别、人脸检测和人脸对齐，并对训练和部署进行了优化。

开源地址：https://github.com/deepinsight/insightface

身份检索demo

CelebA

CelebA 是由香港中文大学开源的人脸属性数据集，广泛用于人脸相关的计算机视觉任务，可用于人脸属性标识、人脸检测以及 landmark 标记等。该数据集包含 10177 个名人身份的 202599 张人脸图片，每张图片都做了特征标记，包含人脸 bbox 标注框、5 个人脸特征点坐标以及 40 个属性标记。

后续基于 CelebA 还开源了一些相关数据集：CelebA-Dialog 、CelebAMask-HQ、CelebA-Spoof。其中 CelebA-Dialog 是一个大规模的视觉-语言人脸数据集，含有丰富的细粒度标签，并根据其语义将一个属性划分为多个等级；CelebAMask-HQ 是由从 CelebA 数据集中挑选的 3 万张高分辨率人脸图像组成，每张图像都有对应 CelebA 的人脸属性的分割掩码。CelebAMask-HQ 的 mask 大小为 512 × 512，有 19 类属性特征，包括皮肤、鼻子、眼睛、眉毛、耳朵、嘴巴、嘴唇、头发、帽子、眼镜、耳环、项链、脖子、布等面部部位和装饰配件；CelebA-Spoof 是一个人脸活体检测数据集，包含 10177 个主题的 625537 张图像，43 个丰富的人脸、光照、环境和欺骗类型属性。在 43 个丰富的属性中，40 个属性属于活体图像，包括所有面部信息，如皮肤、鼻子、眼睛、眉毛、嘴唇、头发、帽子、眼镜；3个属性属于欺骗图像，包括欺骗类型、环境和照明条件。