seetaface6SDK

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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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