Reconnaissance faciale en Java

Il existe quelques systèmes Java de reconnaissance Faciale open source que vous pouvez essayer, mais ne vous attendez pas à grand-chose, car je cherche la même chose mais je cherche toujours une meilleure option!

Notez que trouver n'importe quel visage dans l'image est appelé "Détection de visage", suivre n'importe quel visage est appelé "Suivi de visage", et déterminer l'identité d'un visage détecté est appelé "Reconnaissance de visage". Je vous dis cela parce que vous devez probablement utiliser différents logiciels et algorithmes pour faire chacun! Le la réponse de Paul vous dit qu'OpenCV peut faire la détection de visage facilement (détecteur de cascade Haar), mais pas la reconnaissance de visage aussi facilement (en fait, il a un moyen de faire la reconnaissance de visage propre), dont il semble que vous ayez besoin de Reconnaissance de visage, donc OpenCV n'est pas nécessairement votre meilleure option puisque vous utilisez Java.

Vous pouvez essayer FAINT qui fait à la fois la Détection de visage et la Reconnaissance de visage en Java, mais il est à peu près non documenté. Il y a aussi " http://darnok.org/programming/face-recognition / ", mais je n'arrive pas à obtenir de bons résultats. Il y a aussi " http://uni.johnsto.co.uk/faces / " pour la Reconnaissance Faciale, et "Neuroph" pour la Reconnaissance / Détection faciale.

Si vous trouvez une bonne solution, veuillez me le dire à "[email protected]" Bonne chance! Shervin Emami

Consultez OpenCV. Une technique de détection de visage bien documentée et acclamée par Viola & Jones a été mise en œuvre, connue sous le nom de Haar cascade.

Un tutoriel complet -- de la formation à l'expérimentation -- est disponible ici. Notez que vous n'avez pas réellement besoin de faire de la formation; OpenCV est livré avec plusieurs cascades de fonctionnalités, dont quelques-unes pour la détection de visage.

La reconnaissance faciale précise est une tâche qui peut être divisée en plusieurs étapes:

1. détection de Visage
2. Découverte du point de repère facial
3. Rotation, recadrage, alignement et mise à l'échelle à l'aide de vos repères
4. Découverte de points descripteurs faciaux (ceux-ci ne sont pas lisibles par l'homme)
5. Comparaison avec des visages connus pour trouver la correspondance la plus proche

Cela peut être fait avec plusieurs bibliothèques, mais nécessite bytedeco wrappers pour OpenCV et Caffe ainsi que une bibliothèque telle que ND4j pour la comparaison de matrice.

OpenCV a des cascades HAAR pour la détection des visages et peut utiliser flandmark pour la reconnaissance des points faciaux. Cela vous permettra d'effectuer les étapes 1-3.

La découverte du descripteur facial peut être effectuée en utilisant le wrapper bytedeco pour Caffe et la bibliothèque de descripteurs de visage VGG (http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg / logiciel / vgg_face/)

Enfin, Nd4j peut être utilisé pour comparer des images. Si vous avez assez de images classées par individu, vous pouvez peut-être utiliser un réseau neuronal de la bibliothèque pour la classification.