基于开源模型的实时人脸识别系统

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于开源模型的实时人脸识别系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录
  • 背景
  • 效果
  • 实现功能
  • 系列预计写得一些内容
  • 整体框架
  • 代码结构
  • 软件使用说明
    • 注册人员
    • 打开输入源
      • 打开视频文件
      • 打开USB摄像头
      • 打开IP摄像头(rtsp)
    • 输出说明
    • 数据说明

背景

人脸识别已经发展了很多年,随着深度学习发展,开源的模型也有很不错的效果了。我们可以在不需要深入各种算法细节的情况下,就能搭建自己的人脸识别系统了,除了用于学习,还可以将我们自己家的摄像头接入到我们自己搭的系统,真正用起来。这个专栏就基于这样一个设想,从开源的模型中寻找适合的算法,一步步搭建一个实时的人脸识别系统出来。

效果

基于开源模型的实时人脸识别系统
视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Bh4y157f3/
源码:CoderInCV的个人主页 (mbd.pub)

实现功能

  • 完全基于开源模型
  • 支持输入视频文件、USB摄像头、rtsp视频流
  • 注册信息和识别记录存储在sqlite,重启后不消失
  • 除了识别人员,还会累计其出现次数
  • 对于非注册人员,也会累计其出现次数
  • CPU上可实时

系列预计写得一些内容

  • 人脸检测
  • 人脸跟踪
  • 人脸关键点
  • 人脸质量
  • 人脸特征提取
  • 人脸比对
  • 动态人脸识别逻辑
    计划首先在CSDN更,视情况再看是否转发博客园。
    人脸识别_CodingInCV的博客-CSDN博客

整体框架

基于开源模型的实时人脸识别系统

代码结构

face_recognition_modules
---base_model 模型推理基类
--- configs 全局配置
--- database sqlite数据库相关炒作
--- face_alignment 人脸关键点
--- face_detection 人脸检测
---face_quality 人脸质量
--- face_search 基于faiss的人脸搜索
--- face_recognition 人脸识别,包括识别模型和识别服务
---tracker 人脸跟踪
---common 一些通用结构体和功能函数
models 模型目录
test_images 测试视频和图片
ui 窗口界面
face_detect_task 算法运行的线程
gui.py 程序入口

软件使用说明

在项目目录,运行gui.py

python gui.py

软件界面如下:
基于开源模型的实时人脸识别系统

注册人员

点击注册人员按钮,选择导入的文件夹,将注册文件夹下的图片,图片的名称为人员的名字。
基于开源模型的实时人脸识别系统
注册进度会在日志输出区域显示,在识别过程中也可以执行注册人员的操作。
人员注册信息会存在register.sqlite数据库中。

打开输入源

软件支持3种输入源:视频文件、USB摄像头以及rtsp流。

打开视频文件

点击“打开文件”按钮,选择要打开的视频文件,视频预览区将开始播放视频,并画人脸框以及名称。

打开USB摄像头

在USB Camera区域输入摄像头的索引,一般为数字0,然后点击打开摄像头按钮。

打开IP摄像头(rtsp)

在IP Camera区域输入摄像头流地址rtsp://xxxxx,点击打开IP摄像头。
基于开源模型的实时人脸识别系统

输出说明

识别结果包含人员姓名(不在底库中的为Unkown), 出现的时间以及出现的次数。
注意该出现次数是从注册这个人开始计算,即使软件重启也不会清零,因为识别记录是存储在数据库中,只有点击清空记录,才会重新开始计算。

数据说明

人员注册信息以及识别记录存储在sqlite数据库中,关闭软件不会清空。再次打开时,会自动载入人员,无需重复注册。需要清空可以删除数据库文件或者在软件界面点击相应的按钮。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-653745.html

到了这里,关于基于开源模型的实时人脸识别系统的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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