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FaceL:一个靠谱的开源人脸标注训练识别程序
这年头是个人都会用OpenCV的人脸检测了,代码网上随处都能搜到,真的就两行代码的事情。不过如果你想找到复杂并且靠谱的人脸相关的computer vision代码那就真的很少很少了。复杂:起码不是AdaBoost + CAMSHFIT就完事儿,靠谱:算法不要多fancy,work就行(很多时候这其实很难做到),而且代码写的规整,文档注释都有。目前我知道的有这样一两个开源项目,很奇怪曝光率都很低,遂拿出来分享一下。
这次是FaceL, 项目主页这里,作者David S. Bolme and J. Ross Beveridge来自Colorado State University。FaceL是一个基于OpenCV python接口实现的视频捕捉,人脸标注(Labeling),训练(Training),和识别(Classification)的一条龙软件。从官方的视频看,效果很靠谱!不过浏览量才几百。。。我真的很纳闷,我在交大弄的弱弱的人脸识别demo还有8000多的浏览量呢。。。囧
label可以是人的身份(Identity),也可以是表情(expression),或者你可以去label带墨镜和不带墨镜。怎么说都只是个标签而已,分类器才不管具体是什么意思。FaceL用的是LibSVM的Python接口,训练直接集成并且实时在线。
要做到上面的功能,都有现成的算法。看起来FaceL的功劳就是把所有的东西攒起来,不过这已经够意思了,可以省了很多Computer Vision从业开发人员的时间。但是更牛逼的是FaceL的还实现了一个叫ASEF的eye tracker,相当靠谱精确,而且很快,就是一遍卷积。算法来自于作者自己在09年CVPR上paper: Average of synthetic exact filters。我觉得这个东西很好用,就port成C代码,在iPhone上跑都一点不含糊。可以看下面的视频:
Youtube link
最近在学Git怎么用,就顺便把ASEF Eye tracker代码放到Github上去了,如果有需要请到下面链接下载。
https://github.com/laoyang/ASEF
项目是在Mac上开发的,不过windows和Linux都能跑。最后总结一下就是FaceL够给力!
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