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人脸检测(retinaface,yolov5face),人脸旋转角度计算(俯仰角,偏航角),人脸矫正,人脸识别,带口罩识别,年龄性别识别,静默活体识别;
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使用C++和TensorRT加速;
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根据不同的显卡型号自动生成对应的engine(如果文件夹下有其他显卡适配engine,则删除engine才能重新生成使用中的显卡对应的engien);
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提供C/C++接口,可以直接移植在项目里;
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人脸识别流程:
1)人脸检测(图像、视频流)
2)根据每个人脸返回的角度,筛选出合适角度的人脸用于人脸矫正,人脸识别
3)人脸矫正(根据5个人脸关键点)
4)人脸特征特征提取(512维特征)
5)人脸特征比对(人脸相似度计算)
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条件编译测试说明
测试种类 启用 说明 face_detect 1 人脸检测 yolov5face_detect 1 yolov5face 人脸检测 face_recognition 1 人脸识别(人脸特征提取)+相似度计算 face_detect_tracker 1 人脸检测跟踪 face_detect_aligner_recognitiion 0 人脸检测——矫正——识别(人脸特征提取) mask_recognition 1 口罩识别 gender_age_recognition 1 性别年龄识别 silnet_face_anti_spoofing 1 静默活体检测
- retinaface(mobilenet0.25,R50需要自己修改代码)
- yolov5face(yolov5sface,n,m,l,x需要自己转换对应的onnx)
- yolov7face(TO DO)
- yolov8facee(TO DO))
- arcface(R50)
- arcface(R101,需要自己下载模型修改代码)
- 分类模型
- InsightFace中的年龄和性别识别;
- Silent-Face-Anti-Spoofing
- ByteTracker(加上人脸bbox和人脸关键点作为跟踪的输入,修改Bug)
/**
* @brief 人脸初始化函数
* @param config 模块配置参数结构体
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Initialize(Config& config);
/**
* @brief 人脸检测
* @param img opencv Mat格式
* @param FaceDets 人脸检测结果列表,包括人脸bbox,置信度,五个关键点坐标
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Face_Detect(std::vector<cv::Mat>&img, std::vector<std::vector<FaceDet>>&FaceDets);
/**
* @brief 人脸检测(yolov5_face)
* @param img opencv Mat格式
* @param FaceDets 人脸检测结果列表,包括人脸bbox,置信度,五个关键点坐标
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Yolov5Face_Detect(std::vector<cv::Mat>&img, std::vector<std::vector<FaceDet>>&FaceDets);
/**
* @brief 人脸检测跟踪(视频流)
* @param img opencv Mat格式
* @param FaceDets FaceDets 人脸检测结果列表,包括人脸bbox,id,置信度,偏航角度,俯仰角度,五个关键点坐标
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Face_Detect_Tracker(std::vector<cv::Mat>&img, std::vector<std::vector<FaceDet>>&FaceDets);
/**
* @brief 人脸矫正
* @param Faceimg 需要矫正的人脸图像(矩形框bbox外扩1.2倍得到的人脸图像然后进行矫正!!!!)
* @param KeyPoints 人脸关键点
* @param Face_Aligener 矫正之后的图像
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Face_Aligner(cv::Mat&Face_image,cv::Point2f *KeyPoints,cv::Mat&Face_Aligener);
/**
* @brief 人脸特征提取
* @param Face_Aligener 经过人脸矫正的人脸图像
* @param Face_Feature 人脸特征(512维特征)
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Face_Feature_Extraction(cv::Mat&Face_Aligener,Feature&Face_Feature);
/**
* @brief 计算人脸特征的相似度
* @param Feature1 经过人脸矫正的人脸图像
* @param Feature2 人脸特征(512维特征)
* @return float 相似度得分
*/
float Cal_Score(Feature&Feature1,Feature&Feature2);
/**
* @brief 人脸戴口罩识别
* @param img 需要识别的人脸戴口罩图像
* @param Result 人脸戴口罩识别结果
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Mask_Recognition(cv::Mat &img,float&pred);
/**
* @brief 性别年龄识别
* @param img 需要识别的人脸图像
* @param Result 性别年龄识别别结果
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Gender_Age_Recognition(cv::Mat &img,attribute&gender_age);
/**
* @brief 静默活体检测
* @param img 需要检测的人脸图像
* @param Result 静默活体检测识别结果
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Silent_Face_Anti_Spoofing(cv::Mat&img, SilentFace&silentface);
/**
* @brief 反初始化
* @return HZFLAG
*/
HZFLAG Release(Config& config);
(Baidu Drive code: 5xaa)
| 模型 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
| FaceDetect.wts | 人脸检测 | |
| FaceRecognition.wts | 人脸识别 | |
| GenderAge.onnx | 年龄性别识别 | |
| MaskRecognition.onnx | 口罩识别 | |
| yolov5s-face_bs=1.onnx | yolov5s人脸检测 | |
| yolov5s-face_bs=4.onnx | yolov5s人脸检测 | |
| 2.7_80x80_MiniFASNetV2.onnx | 静默活体检测 |
- ubuntu20.04+cuda11.1+cudnn8.2.1+TrnsorRT8.2.5.1(测试通过)
- ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn8.2.1+TrnsorRT8.2.5.1(测试通过)
- Win10+cuda11.1+cudnn8.2.1+TrnsorRT8.2.5.1 (测试通过)
- 其他环境请自行尝试或者加群了解
- 更改根目录下的CMakeLists.txt,设置tensorrt的安装目录
set(TensorRT_INCLUDE "/xxx/xxx/TensorRT-8.2.5.1/include" CACHE INTERNAL "TensorRT Library include location")
set(TensorRT_LIB "/xxx/xxx/TensorRT-8.2.5.1/lib" CACHE INTERNAL "TensorRT Library lib location")
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默认opencv已安装,cuda,cudnn已安装
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为了Debug默认编译
-g O0版本,如果为了加快速度请编译Release版本 -
使用Visual Studio Code快捷键编译(4,5二选其一):
ctrl+shift+B
- 使用命令行编译(4,5二选其一):
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j6
- https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face
- https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx
- https://github.com/minivision-ai/Silent-Face-Anti-Spoofing
- https://github.com/linghu8812/tensorrt_inference
加我微信(备注:FaceAlgorithm),拉你进群
