访问官网
Github
论文
不同面部算法和操作的演示
识别算法
通过不同的算法和框架进行面部识别。尽管有各种开源面部识别框架可用，但没有现成的解决方案可以实施。因此，在这个项目中，实现了各种算法，甚至可以在正面人脸上实现各种操作。可用的算法仅处理高分辨率静态图像，并且表现良好。
基于物联网的人脸识别
物联网为使用可穿戴传感器进行人类活动识别的研究开辟了新的途径。它提供了有关个人功能能力和生活方式的宝贵信息。通过自动监控人类活动，可以为不同个体提供个性化支持。
面部生物识别
面部生物识别技术测量和匹配独特的特征，用于识别或认证目的。通常利用数字或连接的相机，面部识别软件可以检测图像中的人脸，量化其特征，然后与数据库中存储的模板进行匹配。
Snapchat滤镜
Snapchat滤镜无疑是使社交媒体平台和即时通讯应用Snapchat独特且在全球流行的重要组成部分。滤镜或添加的效果可以在上传到社交网络供他人查看之前以各种方式应用于图像。地理滤镜允许用户改变风景图片，比如为天空添加颜色或将白天变成黑夜。
口罩检测
口罩检测平台使用人工神经网络来识别用户是否未戴口罩。该应用可以连接到任何现有或新的IP口罩检测摄像头，以检测未戴口罩的人。应用用户还可以添加面部和电话号码，以便在未戴口罩时向他们发送警报。如果摄像头捕捉到未识别的面孔，可以向管理员发送通知。
出色的面部操作
出色的面部操作包括面部变形，即输入两张脸并返回从第一张图像到第二张图像的变形结果。使用OpenCV和Numpy将图像转换为鬼魂图像。使用OpenCV在Python中创建铅笔素描。使用色彩空间和OpenCV进行图像分割。在图像上添加模糊效果。除此之外，还有年龄、性别等多种分类。
⭐ 如何开始参与开源？
你可以参考以下关于Git和Github基础知识的文章。
💥 如何为Face-X做出贡献？
- 查看现有的问题或创建你自己的问题！
- 等待问题被分配给你。
- 复刻仓库
点击最上方的按钮
- 克隆你复刻的项目副本。
git clone --depth 1 https://github.com/<your_user_name>/Face-X.git
安装 👇
- 创建虚拟环境
python -m venv env
- 激活虚拟环境
- Linux
source env/bin/activate
- Windows
env\Scripts\activate
- 安装
pip install -r requirements.txt
参与合作
(返回顶部)
## 开始参与开源项目 👨💻开始开源 一篇由 Anush Krishna 撰写的文章
❤️ 项目管理员
我们宝贵的贡献者👩💻👨💻
社区和贡献
欢迎参与！我们欢迎贡献、问题和拉取请求。贡献者需要遵守行为准则。
加入我们的Discord！我们的项目由社区构建，欢迎合作。👍请务必查看Face-X社区欢迎指南，了解可用资源。
行为准则
为了维护一个安全和包容的环境，让每个人都能学习和成长，我们建议贡献者遵守行为准则。
反馈
如果您有任何反馈或建议，请联系项目维护者。
- Akshita Gupta
加入官方Discord频道进行讨论
或者您可以创建一个issue，并在那里提出哪些新功能或扩展可以使这个项目变得更好。
(返回顶部)
