概述

开源人脸标定算法,人脸美颜,美妆,配合式活体检测,人脸校准的预处理步骤.该项目Windows工程基于传统的SDM算法,通过修改开源代码,精简保留测试部分代码,优化代码结构. Android代码基于深度学习,我们设计了高效的网络模型,该模型鲁棒性较好,支持多人脸跟踪.目前深度学习算法在人脸标定方向取得了良好的效果,该项目旨在提供一种较为简单易用的实现方式.

相关资源

• 基于HyperLandmark的活体检测
• 基于SDM的HyperLandmark-iOS实现(2019.02.06)
• 相关技术博客
• 参考开放源SDM算法。
• 基于 CNN 的人脸标准。
• HyperLandmark 106点序号

特征

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  • 106点，人脸轮库描述更细腻
  • 准确度高，逆光、暗光情况下依然可以取得良好的指标效果
  • 模型小，跟踪模型2MB左右，非常适合移动端集合
  • 速度快，Android平台代码在Qualcomm 820 (st) 单张人脸7ms (2018.08.14)
  • 增加多人脸跟踪

  应用程序

  • 体验安卓APP：http://demo.zeusee.com/ZeusFaceTrack

  最新更新

  • 添加基于 OpenGL 的相机界面。

  去做

  • 密集人脸地标（800分）
  • 面部动作识别
  • 欧拉角，人脸姿势估计。
  • 开源本机跟踪代码。

  笔记

  Windows 实际是基于免费的界面实际的，与 android 并不相同。

  依赖

  • Windows demo 依赖 OpenCV
  • Android 可直接使用

  演示

  

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