1.基于 AdaFace 提供适合低质量人脸识别的上人人脸特征向量输出服务
2.GitHub 6大热门实时人脸识别开源项目！哪个最适合初级开发者？
3.什么系统可以实现人脸识别？
4.vue2+tracking实现PC端的人脸识别
5.程序员的脸识脸识 Windows 工具箱「GitHub 热点速览」

基于 AdaFace 提供适合低质量人脸识别的人脸特征向量输出服务

       每个人都在寻找生活的真谛，而AdaFace为我们提供了一种解决方案，别源别专注于在低质量人脸数据的码人识别挑战中找到出路。该服务源自github.com/mk-minchul/A...

       AdaFace的上人核心在于其创新的损失函数，该函数能够根据不同图像质量自适应地调整对错误分类样本的脸识脸识垃圾回收源码重视程度，从而提高在IJB-B、别源别IJB-C、码人IJB-S和TinyFace等数据集上的上人识别性能。特别在远距离、脸识脸识小目标和质量低的别源别场景下，AdaFace展现出强大的码人识别能力。

       简化版的上人项目仅专注于输出人脸特征向量，适用于单一、脸识脸识对齐的别源别人脸图像，大小为*。你可以通过下载预训练模型和脚本运行测试，项目还提供了Web服务和Docker镜像便于部署。访问github.com/LIRUILONGS/a...

       尽管项目开源，nettyplay源码但请确保尊重原作者版权，如需引用请注明。更多详细信息和示例可在相关链接中查找：github.com/mk-minchul/A...

       以及镜像地址：hub.docker.com/r/liruil...

       版权所有：-，liruilonger@gmail.com，遵循CC BY-NC-SA 4.0许可。使用时请注明来源，感谢您的支持与认可。

GitHub 6大热门实时人脸识别开源项目！哪个最适合初级开发者？

       实时人脸识别技术在计算机视觉领域的关注度持续上升，众多企业都在寻求通过开源项目来构建自己的实时人脸识别解决方案。开源项目的优势在于源代码公开，允许开发者深入理解工作原理，并确保数据安全。对于初级开发者来说，选择合适的开源项目是入门的好途径。

       开源软件的优势明显，比如它提供了透明的数据处理方式，代码质量高，小雨源码通过社区审查能快速发现并修复错误，且通常成本较低。由于遵循现代开发实践，开源项目往往保持更新，易于学习和扩展。以下是GitHub上最受关注的六个热门实时人脸识别开源项目:

       Deepface：支持多种识别方法，如FaceNet和InsightFace，但其REST API仅限于验证，Python开发者易于上手，但集成对其他语言可能有挑战。版本为0.0.。

       CompreFace：年新项目，提供自托管REST API，易于集成，且有扩展性，适合多视频流人脸识别，版本为0.5。

       Face Recognition：Python API和命令行工具，cj源码安装方便，但更新较慢，LFW准确率为.%，无REST API。

       InsightFace：高精度人脸识别库，适合复杂任务，但使用难度较大，LFW准确率为.%。

       FaceNet：流行库，准确率高但不支持REST API，最后一次更新在年。

       InsightFace-REST：基于docker的解决方案，识别速度提升明显，但可能需要自定义分类器，版本为v0.5.9.6。

       选择时，应根据业务需求制定标准，优先考虑功能契合度。多普勒源码这些开源项目都能为初级开发者提供实时人脸识别的实践平台。若需更深入的视频分析解决方案，可以考虑TSINGSEE青犀视频，它已在交通、安防等领域广泛应用AI智能识别技术。

什么系统可以实现人脸识别？

       可以做到人脸识别的系统可以给你推荐脸探app。功能多，而且通过扫描人脸照片就能够识别，还有一定的商业价值，能追踪在逃人员，走失老人或孩童等。

       脸搜，这个还是比较赞的，功能多，而且通过扫描人脸照片就能够识别。

介绍。

       Ageitgey

       Ageitgey是最流行的免费人脸识别软件，它在GitHub上也有.6k的星星。该软件可以通过Python API或其二进制命令行工具使用。这个平台有关于安装的所有说明，这使得它更加有趣和流行。

       2.CompreFace

       CompreFace于年在GitHub上发布，拥有约颗星星。它是少数几个只需一个docker compose命令即可使用的自托管REST API自由人脸识别软件之一。该软件可以识别多个视频流中的人脸。CompreFace还有一个用于管理用户角色和面部集合的UI。

       3.DeepFace

       DeepFace于年在Github上发布，拥有约颗星星。这个免费的人脸识别软件支持不同的人脸识别方法，如FaceNet和Insightface。

       4.FaceNet

       FaceNet是一个由谷歌研究人员创建的免费人脸识别程序，它是一个开源Python库，实现了该程序。FaceNet具有很高的准确性，但唯一的缺点是它没有RESTAPI。

       5.InsightFace

       InsightFace是另一款免费人脸识别软件，拥有约颗星星。该软件使用最新和准确的人脸识别方法。InsightFace与以下软件一样准确。

vue2+tracking实现PC端的人脸识别

       vue2+tracking实现PC端的人脸识别

       æ€»æ˜¯ä¼šæœ‰ä¸€äº›å¥‡å¥‡æ€ªæ€ªçš„需求无法避免。记录一下曾经项目遇到的一个需求。

需求

       ä¸Šä¼ æ‚£è€…真实头像，可以有两种选择，一种是通过常规的文件选择方式上传，第二种方式就是医生可以调用电脑的摄像头拍一张然后上传。

分析

       å¸¸è§„的就不用分析了，只分析第二种：

       è°ƒç”¨æœ¬åœ°æ‘„像头

       ç„¶åŽå¯ä»¥è¿›è¡Œæ‹ç…§

       å› ä¸ºæ˜¯æ‚£è€…的真实头像，方便辨认，要求要拍到患者脸部

       æ£€æµ‹åˆ°æ‚£è€…脸部，自动截图，医生只需要点击上传即可

实现思路

       é¦–先看有不有能识别到患者脸部的前端第三方库，如果没有，这个需求就相对来说就麻烦一点，就是在拍照的时候需要医生辨别能否达到上传的要求，然后再拍照上传也行。

       åŸºäºŽä¸Šé¢çš„思路，开始寻找，最后确定使用tracking.js它的github地址

使用tracking.js

       å®‰è£…：yarnaddtracking

       ä½¿ç”¨ï¼Œç”¨ä¸€ä¸ªæµ‹è¯•demo来展示：

       src/components/TestFace.vue

<template><div><div><p>请将摄像头对准患者脸部</p><videoid="video"style="transform:rotateY(deg)"autoplay></video></div><div><p>检测人脸结果</p><canvasid="canvas"width=""height=""style="transform:rotateY(deg)"></canvas></div></div></template><script>import{ userMedia}from'../utils/utils'require('tracking/build/tracking-min.js')require('tracking/build/data/face-min.js')exportdefault{ data(){ return{ videoObj:null,trackerTask:null}},mounted(){ this.openCamera()},methods:{ openCamera(){ //有可能触发一些其他的按钮会重新获取this.$nextTick(()=>{ constcanvas=document.getElementById('canvas')constcontext=canvas.getContext('2d')this.videoObj=document.getElementById('video')//eslint-disable-next-lineno-undefconsttracker=newtracking.ObjectTracker('face')//检测人脸tracker.setInitialScale(4)tracker.setStepSize(2)tracker.setEdgesDensity(0.1)//eslint-disable-next-lineno-undefthis.trackerTask=tracking.track('#video',tracker,{ camera:true})constconstraints={ video:{ width:,height:},audio:false}userMedia(constraints,this.success,this.error)tracker.on('track',(event)=>{ event.data.forEach((rect)=>{ //绘制到canvascontext.drawImage(this.videoObj,0,0,canvas.width,canvas.height)context.font='pxHelvetica'context.strokeStyle='#ff'context.strokeRect(rect.x,rect.y,rect.width,rect.height)})if(event.data.length!==0){ //说明检测到人脸了，此时就可以截取图片传递给后端//canvas调用toDataURL}})})},handleCancel(){ this.videoObj.srcObject.getTracks()[0].stop()this.trackerTask.stop()},//成功显示success(stream){ this.videoObj.srcObject=streamthis.videoObj.play()},//失败抛出错误，可能用户电脑没有摄像头，或者摄像头权限没有打开error(error){ //可以在这里面提示用户console.log(`访问用户媒体设备失败${ error.name},${ error.message}`)}},beforeDestroy(){ this.handleCancel()}}</script>

       src/utils/utils.js

exportletuserMedia=function(constraints,success,error){ if(navigator.mediaDevices.getUserMedia){ userMedia=function(constraints,success,error){ navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints).then(success).catch(error)}}elseif(navigator.webkitGetUserMedia){ userMedia=function(constraints,success,error){ navigator.webkitGetUserMedia(constraints,success,error)}}elseif(navigator.mozGetUserMedia){ userMedia=function(constraints,success,error){ navigator.mozGetUserMedia(constraints,success,error)}}elseif(navigator.getUserMedia){ userMedia=function(constraints,success,error){ navigator.getUserMedia(constraints,success,error)}}userMedia(constraints,success,error)}

       æœ€ç»ˆçš„效果如下：

最后

       é¦–先确保有摄像头

       æœ‰æ—¶å€™æœ¬åœ°è°ƒè¯•æ— æ³•æ‰“开摄像头，可以在浏览器上输入：chrome://flags/#unsafely-treat-insecure-origin-as-secure

       ç„¶åŽä¼šå‡ºçŽ°å¦‚下页面，再操作即可：

原文：/post/

程序员的 Windows 工具箱「GitHub 热点速览」

       如何打造高效开发环境？本周推荐的winutil是程序员的Windows工具箱，它能一键安装开发工具并优化系统，使Windows环境简洁高效。此外，spdlog是一个高效的C++日志库，refine则能快速构建React应用，insightface则提供了人脸分析的解决方案。

       egos-是一款教学用的操作系统，仅行代码，支持RISC-V和QEMU模拟器运行，让你深入了解操作系统的工作原理。insightface是基于PyTorch和MXNet的开源2D、3D深度人脸分析工具，支持人脸识别、检测和对齐，适用于训练或直接部署。Dapr是一款便携式无服务器事件驱动的runtime，支持在云端和边缘环境中构建弹性、无状态和有状态微服务。Playwright是一个用于Web测试和自动化的框架，支持Chromium、Firefox和WebKit。refine基于React，简化Web应用开发，提供行业标准解决方案。

       热门项目一览：egos-，star增长+，C语言编写，提供教学用操作系统，支持教学。insightface，star增长+，基于PyTorch和MXNet的高效人脸分析工具，实现人脸识别、检测和对齐。dapr，star增长+，Go语言编写的便携式无服务器事件驱动runtime，支持构建弹性微服务。playwright，star增长+，TypeScript编写的Web测试和自动化框架。refine，star增长1,+，基于React的快速Web应用开发框架，简化CRUD。

       本周热门项目推荐：wiliwili，C++语言编写，适用于Nintendo Switch的B站客户端，提供接近官方PC客户端的浏览体验。free-python-games收集了Python编写的小游戏，如贪吃蛇、迷宫等，使用简单，代码易懂，适合Python学习者。

       更多推荐：往期回顾分享了年第个工作周的GitHub热门项目，欢迎分享更多好玩、实用的GitHub项目，与HelloGitHub社区一起探讨。