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fer

面部表情识别与情绪检测的开源解决方案

FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具,支持Python 3.6及以上版本,依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情,输出JSON格式数据,支持MTCNN和Haar Cascade分类器,使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口,可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别,适用于多种应用场景。

openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库
API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别
OpenFace是一个免费开源的人脸识别库,利用深度神经网络技术,支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发,并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助,广泛应用于移动应用和学术研究,提供全面的API文档和社区支持。
face-alignment - 高精度2D与3D人脸标志检测工具
2D特征点3D特征点Face AlignmentGithub开源项目深度学习面部识别
本项目基于FAN的先进深度学习方法,提供高精度的2D和3D人脸标志检测。支持多种面部检测器,并可在CPU和GPU上运行。用户可通过pip或conda安装,并能处理整目录图像。适用于Python 3.5+,推荐使用CUDA GPU以获得最佳性能。欢迎贡献和反馈,详情请参阅原始论文及项目页面。
BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具
BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型
BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型,基于sem_eval_2018_task_1数据集训练,能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制,但该模型在情感分析中表现优异,需注意可能的偏差问题。
insightface - 综合人脸分析开源工具库
GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习
InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。
InsightFace-REST - 便捷可扩展的面部检测与识别API解决方案
DockerFastAPIGithubInsightFace-RESTNVIDIA TensorRT人脸识别开源项目
InsightFace-REST提供使用FastAPI部署的面部检测和识别REST API,基于NVIDIA TensorRT进行优化。支持SCRFD检测器和ArcFace识别模型,自动下载模型,支持批处理和FP16推理,实现高性能。在启用NVIDIA GPU的系统上,通过Docker轻松部署和扩展,同时支持CPU上的ONNX推理,满足多样化需求。
facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术
Face RecognitionGithubInception Resnet V1MTCNNPytorchVGGFace2开源项目
facenet-pytorch是一个开源项目,利用Pytorch实现的Inception Resnet (V1)模型,已在VGGFace2和CASIA-Webface上预训练。项目还包括高效的MTCNN实现,用于人脸检测。其特点包括快速人脸检测、生成面部识别嵌入、视频流中的人脸跟踪以及从TensorFlow到Pytorch的参数转换。开发者可以通过简单的安装和使用指引快速集成和应用这些高精度、高性能的预训练模型和工具。
facefusion - 人脸交换与增强工具,可以按要求调节参数
FaceFusionGithubface swap人脸增强使用方法安装指南开源项目
FaceFusion是一个开源的人脸交换与增强工具,支持通过命令行进行多种人脸处理任务,如人脸检测、增强和交换等。提供丰富的配置选项,适合有技术背景的用户根据需求调整参数。支持多种执行设备和并行处理,并提供详细文档及Windows安装程序。
conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新
COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目
本页面介绍了会话情感识别技术,包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型,如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集,并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型,并链接至其他重要项目和研究。
retinaface - 深度学习人脸检测和标志识别工具
GithubPythonRetinaFace人脸检测人脸识别开源项目深度学习
RetinaFace是一个基于深度学习的高效人脸检测工具,能够在人群中准确检测人脸,并识别人脸标志。它是insightface项目的一部分,支持TensorFlow和MxNet。通过pip安装后,RetinaFace可以检测图像中的人脸并返回坐标和标志。结合ArcFace,形成了完整的人脸识别管线。其功能包括检测、对齐、标准化、表示和验证,显著提升了识别准确性。适用于需要高精度人脸识别的应用场景,并支持社区贡献和多种方式的支持。
faceswap - 面部识别与交换工具,支持图片和视频处理
AI换脸FaceSwapGithub人脸识别开源项目深度学习视频处理
FaceSwap是一款深度学习驱动的面部识别和交换工具,适用于图片和视频。该项目支持Windows、Linux和MacOS操作系统,通过提取、训练和转换步骤实现面部交换,并支持GPU加速处理。FaceSwap提供详细的安装和使用指南,并拥有活跃的社区支持,包括Discord服务器和专门论坛。项目遵循严格的道德标准,倡导合理合法的使用,致力于推动AI技术的学习与应用。
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