实时人脸识别

Question

我想建立一个实时的人脸识别系统，具有很高的准确性。

我尝试了像Facenet这样的人脸嵌入模型，但精度并不是很好(尽管我使用了欧几里德距离，而不是任何分类/聚类算法)，但同一张脸的两张不同图像的距离总是大于2.5(根据论文，最大距离应该在1.1左右)。可能是因为facenet的公共模型没有经过很好的训练。

然后我也尝试了AWS rekognition API，但它需要大约1秒的时间才能从服务器获得响应，所以我不能使用它进行实时人脸识别。

是否有足够准确和快速的模型/API来进行实时人脸识别？

谢谢!

Answer 1

deepface是一个漂亮的面部识别库。它包含了最先进的人脸识别模型，包括VGG-Face和Google Facenet。它提供了运行实时人脸识别的几行代码。

#!pip install deepface
from deepface import DeepFace
models = ['VGG-Face', 'Facenet', 'OpenFace', 'DeepFace', 'DeepID', 'Dlib']
DeepFace.stream(db_path = "C:/facial_db", model_name = models[1])

其中，VGG-Face为98.78%，FaceNet为99.65%，OpenFace为92.92%，Dlib为99.38%。您只需要将模型名作为输入传递给流函数。

Answer 2

您可以在这些嵌入向量上结合基于深度学习的向量嵌入和相似性搜索引擎。

下面是"deepface“库和相似性搜索服务的一个很好的演示：https://sefiks.com/2021/05/19/large-scale-face-recognition-with-pinecone-vector-database/?r=0