项目基于SeetaFace2 封装的python接口,使用简便,性能与原始c++模块基本一致,实测相较于开源的facenet 和 dlib 在国内人脸识别的准确率上要明显更好,为此特意封装了python模块,方便小伙伴们快速上手使用,觉得有帮助给个 star 吧！
SeetaFace2 人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块 FaceDetector、面部关键点定位模块 FaceLandmarker 以及人脸特征提取与比对模块 FaceRecognizer。还将陆续开源人脸跟踪、闭眼检测等辅助模块。
与 2016 年开源的 SeetaFace 1.0 相比，SeetaFace2 在速度和精度两个层面上均有数量级的提升。
| 版本 | window | Linux | 测试 |
|---|---|---|---|
| python2.7 | √ | × | 未测试 |
| python3.5 | √ | √ | 已测试 |
| python3.6 | √ | × | 已测试 |
| python3.7 | √ | × | 已测试 |
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人脸检测模块 FaceDetector 模型下载链接：
MD5 ：E88669E5F1301CA56162DE8AEF1FD5D5
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1Dt0M6LXeSe4a0Pjyz5ifkg 提取码：fs8r
Dropbox : https://www.dropbox.com/s/cemt9fl48t5igfh/fd_2_00.dat?dl=0 -
面部特征5点定位模块 FaceLandmarker 模型下载链接：
MD5 ：877A44AA6F07CB3064AD2828F50F261A
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1MqofXbmTv8MIxnZTDt3h5A 提取码：7861
Dropbox : https://www.dropbox.com/s/noy8tien1gmw165/pd_2_00_pts5.dat?dl=0 -
人脸特征提取和比对模块 FaceRecognizer 模型下载链接：
MD5 ：2D637AAD8B1B7AE62154A877EC291C99
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1y2vh_BHtYftR24V4xwAVWg 提取码：pim2
Dropbox : https://www.dropbox.com/s/6aslqcokpljha5j/fr_2_10.dat?dl=0
下载上述3个模型，并将模型文件放入models目录下
示例依赖 opencv ,安装opencv(若已有cv2模块则忽略)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
cd seetaFacePython
linux下则需要添加库路径
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:`pwd`/SeetaFacePy/lib/linux python simple_demo.py
>> similar:0.9033384323120117
python complete_demo.py
