¿Existe una API para reconocimiento facial?

Si está buscando una solución basada en API, puede consultar Sightengine.com

Es posible analizar 2,000 imágenes gratis por mes.

Es una solución automatizada para detectar cosas como contenido para adultos, violencia, rostros y celebridades en imágenes y videos .

La API analiza imágenes y videos más rápido que los humanos. La API puede analizar varios millones de imágenes por día.

Digamos que quieres subir esta imagen y detectar caras:

Aquí hay un ejemplo en Python, usando el SDK:

cliente = SightengineClient (‘{api_user}’, ‘{api_secret}’)
output = client.check (‘face-atributos’). set_url (‘ https://d3m9459r9kwism.cloudfront.net/img/examples/example-coup-1000.jpg&#039 😉

La salida devolverá la clasificación. Un ejemplo:

“status”: “éxito”,
“solicitud”: {
“id”: “req_1VmdzS10f628UBstXdc8c”,
“marca de tiempo”: 1510757582.1956,
“operaciones”: 1
},
“caras”: [
{
“x1”: 0.5698,
“y1”: 0.24,
“x2”: 0.6773,
“y2”: 0.492,
“caracteristicas”: {
“ojo izquierdo”: {
“x”: 0.6507,
“y”: 0.3533
},
“Ojo derecho”: {
“x”: 0.6276,
“y”: 0.328
},
“punta de la nariz”: {
“x”: 0.6391,
“y”: 0.3773
},
“left_mouth_corner”: {
“x”: 0.6222,
“y”: 0.4307
},
“right_mouth_corner”: {
“x”: 0.5964,
“y”: 0.412
}
},
“atributos”: {
“hembra”: 0,14,
“hombre”: 0.86,
“menor”: 0.04,
“gafas de sol”: 0.2
}
},
{
“x1”: 0.6516,
“y1”: 0.3173,
“x2”: 0,7529,
“y2”: 0.5693,
“caracteristicas”: {
“ojo izquierdo”: {
“x”: 0.7493,
“y”: 0.4453
},
“Ojo derecho”: {
“x”: 0,7067,
“y”: 0.4253
},
“punta de la nariz”: {
“x”: 0.7404,
“y”: 0.4787
},
“left_mouth_corner”: {
“x”: 0.7342,
“y”: 0,52
},
“right_mouth_corner”: {
“x”: 0.6951,
“y”: 0.5027
}
},
“atributos”: {
“hembra”: 0,97,
“hombre”: 0.03,
“menor”: 0,37,
“gafas de sol”: 0.01
}
}
],
“medios”: {
“id”: “med_1Vmd6qHpJNWZy053MOT0L”,
“uri”: ” https://d3m9459r9kwism.cloudfront.net/img/examples/example-coup-1000.jpg&quot ;
}
}

Aquí hay un ejemplo del resultado:

Puedes probar la página de demostración: Demo

(descargo de responsabilidad: yo trabajo allí)

Google ha lanzado recientemente su API de Google Vision (todavía en vista previa limitada) como parte de su plataforma en la nube. Todavía no proporciona un reconocimiento completo, pero puede obtener una detección facial realmente precisa.

Lea aquí: API de Google Vision: análisis de imágenes como servicio

Recomiendo consultar la nueva API de detección de rostros de Clarifai. Este modelo analiza imágenes, GIF y videos y devuelve puntajes de probabilidad sobre la probabilidad de que los medios contengan rostros humanos. Además, es súper fácil de usar y puede aplicar sus propios conjuntos de datos únicos para entrenar a medida sus propios conceptos (usar esos conceptos para búsqueda en el sitio, recomendaciones visuales, moderación y curación de contenido, etc.). Super plus, puedes comenzar gratis 😉

Con la ayuda de OpenCV | La biblioteca OpenCV puede aplicar muchas técnicas de reconocimiento facial como PCA , LDA … etc.
De hecho, openCV es muy útil en este campo. puedes usar openCV con C ++ , Java y Python .

Aquí hay una lista que encontré con una búsqueda rápida en Google:

Lista de más de 10 API, bibliotecas y software de detección / reconocimiento de rostros – Mashape Blog

Hola,

Escribí un programa sobre cómo realizar el reconocimiento facial usando Java. Lo puedes encontrar aquí

Reconocimiento facial usando Java

Espero que ayude 🙂

ACTUALIZACIÓN: Debido a que recibo esta pregunta con tanta frecuencia, he cumplido una comparación de las API de reconocimiento facial más populares en el mercado → Reconocimiento facial: Kairos vs Microsoft vs Google vs Amazon vs OpenCV

–

Kairos tiene una API de reconocimiento facial que le permite identificar, verificar y unir personas de forma rápida y segura.

Todo depende del enfoque de su aplicación. Si desea ejecutar un proyecto masivo que requiere una clasificación basada en ciertos rasgos faciales, es mejor que tenga jugadores más grandes como Google Vision. Si desea configurar una tienda de impresión en línea y está tratando de asegurarse de que lo que el usuario envía para su álbum sea de hecho una imagen con cara (s), su solución ideal podría ser algo como Uploadcare, que proporcionan reconocimiento facial como parte de su servicio de carga y procesamiento de imágenes.

Todavía no he tenido la oportunidad de probarlo, pero la API de reconocimiento facial de Lambda Labs se ve bastante bien.