與開(kāi)源的SeetaFace Identification代碼一起發(fā)布的人臉識(shí)別模型是使用140萬(wàn)人臉圖像訓(xùn)練出來(lái)的，這些訓(xùn)練圖像來(lái)自于約1.6萬(wàn)人，其中既有東方人也有西方人。人臉特征直接采用VIPLFaceNet FC2層的2048個(gè)結(jié)點(diǎn)的輸出，特征比對(duì)可簡(jiǎn)單采用Cosine計(jì)算相似度，然后進(jìn)行閾值比較(驗(yàn)證應(yīng)用)或排序(識(shí)別應(yīng)用)即可。該引擎在多數(shù)人臉識(shí)別場(chǎng)景下均具有良好的性能，例如，在LFW standard Image-Restricted測(cè)試協(xié)議下，使用SeetaFace Detector與SeetaFace Alignment檢測(cè)并對(duì)齊人臉，采用SeetaFace Identification進(jìn)行特征提取和比對(duì)，可以達(dá)到97.1%的識(shí)別正確率(請(qǐng)注意：這是系統(tǒng)全自動(dòng)運(yùn)行的結(jié)果，對(duì)少量不能檢到人臉的圖像，截取中間區(qū)域輸入人臉對(duì)齊模塊即可)。速度方面，在單顆Intel i7-3770 CPU上，開(kāi)源代碼提取一張人臉之特征的時(shí)間約為120ms(不含人臉檢測(cè)和特征點(diǎn)定位時(shí)間)。
開(kāi)源網(wǎng)址
目前，SeetaFace開(kāi)源人臉識(shí)別引擎已全部發(fā)布在Github上供國(guó)內(nèi)外同行和工業(yè)界使用，項(xiàng)目網(wǎng)址為：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine(點(diǎn)擊閱讀原文查看)