seetaface6JNI ，windows和linux环境自适应，支持GPU
seetaface6SDK
项目地址
seetaface6SDK地址
介绍
- 本项目是基于seetaface6源码编译后，再编译seetaface6JNI源码得到的一个sdk项目
- windows和linux环境自适应。
- 支持GPU
- 使用方便：（1）导入jar包；（2）配置模型文件路径即可使用；无需自己配置dll,so这些东西
演示真假人脸识别
- spoof为攻击人脸，real为真人脸
测试代码
- 攻击人脸检测，返回FaceAntiSpoofing.Status，spoof为攻击人脸，real为真人脸
public class AntiSpoofingTest {public static String CSTA_PATH = "D:\\face\\models";public static String TEST_PICT = "D:\\face\\image\\me\\00.jpg";/*** 初始化加载dll*/static {LoadNativeCore.LOAD_NATIVE(SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO);}public static void main(String[] args) {//三个模型文件String[] detector_cstas = {CSTA_PATH + "/face_detector.csta"};// 这里传两个模型才能准确得出结果 （fas_first和fas_second）String[] fas_first = {CSTA_PATH + "/fas_first.csta"};String[] landmarker_cstas = {CSTA_PATH + "/face_landmarker_pts5.csta"};try {//人脸检测器FaceDetector detector = new FaceDetector(new SeetaModelSetting(0, detector_cstas, SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO));//关键点定位器face_landmarker_pts5 就是五个关键点，face_landmarker_pts68就是68个关键点，根据模型文件来的FaceLandmarker faceLandmarker = new FaceLandmarker(new SeetaModelSetting(0, landmarker_cstas, SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO));//攻击人脸检测器FaceAntiSpoofing faceAntiSpoofing = new FaceAntiSpoofing(new SeetaModelSetting(0, fas_first, SeetaDevice.SEETA_DEVICE_AUTO));SeetaImageData image = SeetafaceUtil.toSeetaImageData(TEST_PICT);SeetaRect[] detects = detector.Detect(image);for (SeetaRect seetaRect : detects) {//face_landmarker_pts5 根据这个来的SeetaPointF[] pointFS = new SeetaPointF[5];int[] ints = new int[5];faceLandmarker.mark(image, seetaRect, pointFS,ints);FaceAntiSpoofing.Status predict = faceAntiSpoofing.Predict(image, seetaRect, pointFS);System.out.println(predict);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}
功能
- 人脸检测和关键点定位
- 人脸特征提取和对比
- 人脸特征提取
- 人脸特征对比
- 活体检测
- 人脸跟踪
- 质量评估
- 年龄识别
- 性别识别
- 口罩检测
- 口罩人脸识别
- 眼睛状态检测
软件架构
- 基于seetaface6 c++源码编译，基于JNI技术，通过编译c++ 得到dll和so。
- 使用起来超级简单，打成jar包，导入项目就可以用了，不需要配置jni路径之类的。
安装教程
- （必做）window10 环境需要安装 visual_studio（安装时注意选择c++环境，不知道就百度），jdk8-jdk14任选。
- （必做）linux 环境需要安装 cmake-3.12.4.tar.gz，jdk8-jdk14任选。
- 可以跟着test代码包里面的代码走一遍，了解使用方法，再自己引入自己项目中。
- 本项目可以直接打包成jar，导入本地maven仓库或是私服,其他项目直接引用jar就可以了。
- 只有windows10和centos7（8没试过）这两种so,乌班图和mac是运行不了的，so只编译了这两种。
- GPU环境有点复杂，建议先试试CPU的，GPU环境的配置后面再提交说明。
- 模型文件自己去下载了，这里不提供，下载地址请到官网去看，本项目也是官网源码编译而来。
- 建了个Q企鹅Q群：290690355
- 觉得好的是不是可以点个star？
使用说明
模型介绍：模型自己去官网下载
| 模型 | 模型说明 | 备注 |
|---|---|---|
| face_recognizer.csta | 高精度人脸识别人脸向量特征提取模型，建议阈值：0.62 | 返回1024长度向量特征 |
| face_recognizer_mask.csta | 戴口罩人脸向量特征提取模型，建议阈值：0.48 | 返回512长度向量特征 |
| face_recognizer_light.csta | 轻量级人脸向量特征提取模型，建议阈值：0.55 | 返回512长度向量特征 |
| age_predictor.csta | 年龄预测模型 | 返回int[0] |
| face_landmarker_pts5.csta | 5点人脸标识模型, 确定 两眼、两嘴角和鼻尖 | SeetaPointF[] 即 x，y坐标数组 |
| face_landmarker_pts68.csta | 68点人脸标识模型， 人脸68个特征点 | SeetaPointF[] 即 x，y坐标数组 |
| pose_estimation.csta | 人脸姿态评估 | |
| eye_state.csta | 眼睛状态评估 | 打开 关闭状态 |
| face_detector.csta | 人脸检测器，检测到的每个人脸位置，用矩形表示 | |
| face_landmarker_mask_pts5.csta | 遮挡评估，判断的遮挡物为五个关键点，分别是左右眼中心、鼻尖和左右嘴角 | 1：遮挡， 0：没遮挡 |
| mask_detector.csta | 口罩检测器 | false:0.0089 或 true:0.985 |
| gender_predictor.csta | 性别识别 | |
| quality_lbn.csta | 清晰度评估模型 | |
| fas_first.csta | 活体检测识别器 局部检测模型 | |
| fas_second.csta |
活体检测识别器 全局检测模型
|
压力测试：
测试类FaceRecognizerProxyTest ，可以尝试自己加多线程测试，本项目通过代码通过对象池调用，本地测试不存在内存泄露问题。
特技
- 可以做人脸跟踪
- 真假人脸判断
- 年龄，性别判断
- 质量检测
- 后续会开放docker
- 后续做1：N 用opensearch，能够达到10亿搜索量
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