retinaface - 深度学习人脸检测和标志识别工具

RetinaFace 项目介绍

项目概述

RetinaFace 是一个基于深度学习的先进人脸检测工具，适用于 Python 编程语言。它能够识别人脸特征点，即使是在拥挤的环境中也表现十分出色。RetinaFace 是 insightface 项目的一个人脸检测模块，其原始实现主要基于 MXNet，而后由 Stanislas Bertrand 使用 TensorFlow 重写并发布。RetinaFace 的代码经过简化，并被改造成与 pip 兼容，但主要模型结构和预训练权重保持不变。

安装说明

要安装 RetinaFace，最简单的方法是从 PyPI 下载：

$ pip install retina-face

安装完成后，即可通过以下方式导入并使用该库：

from retinaface import RetinaFace

功能介绍

人脸检测

RetinaFace 提供人脸检测功能，需要输入图像的准确路径：

resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")

这将返回面部区域坐标和某些特征点（例如眼睛、鼻子和嘴巴），同时给予置信度评分。

{
    "face_1": {
        "score": 0.9993440508842468,
        "facial_area": [155, 81, 434, 443],
        "landmarks": {
          "right_eye": [257.82974, 209.64787],
          "left_eye": [374.93427, 251.78687],
          "nose": [303.4773, 299.91144],
          "mouth_right": [228.37329, 338.73193],
          "mouth_left": [320.21982, 374.58798]
        }
  }
}

对齐功能

在现代人脸识别流程中，对齐是一项关键步骤。RetinaFace 可以找到包括眼睛坐标在内的面部特征点，并借助这些信息对检测到的面部进行对齐。

import matplotlib.pyplot as plt
faces = RetinaFace.extract_faces(img_path = "img.jpg", align = True)
for face in faces:
  plt.imshow(face)
  plt.show()

人脸识别

RetinaFace 是 insightface 项目中的人脸检测模块，而人脸识别模块则是 ArcFace。两者已经在 deepface 库中一起打包，以提供端到端的人脸识别流程。

#!pip install deepface
from deepface import DeepFace
obj = DeepFace.verify("img1.jpg", "img2.jpg", model_name = 'ArcFace', detector_backend = 'retinaface')
print(obj["verified"])

贡献与支持

欢迎提交 pull requests！在创建 PR 之前，建议本地运行单元测试和代码格式检查。GitHub 上的自动化测试会在 PR 创建后自动运行。

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致谢

该项目主要基于 insightface 项目、RetinaFace 论文，以及 Stanislas Bertrand 的重实现版本。感谢所有参考研究的贡献者，这些研究均使用 MIT 许可证授权。