¿Cuál es el algoritmo de reconocimiento facial más simple? ¿Por qué y cómo lo usas?

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’)

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”
}
}

Aquí hay un ejemplo del resultado:

Puedes probar la página de demostración: Demo

(descargo de responsabilidad: yo trabajo allí)

Esta pregunta tiene algunos años, por lo que compartiré los mejores y más fáciles de usar servicios de reconocimiento facial de la actualidad , todos accesibles a través de las API en la nube

La comparación incluye:

  • Microsoft Face API
  • API de Google Vision
  • Rekognition de Amazon
  • CV abierto
  • Kairos

Reconocimiento facial: Kairos vs Microsoft vs Google vs Amazon vs OpenCV

Mira esto: Dlib 18.6 lanzado: ¡Haz tu propio detector de objetos!

Aquí está el ejemplo: Biblioteca dlib C ++ – face_detection_ex.cpp

Actualización: Aquí es aún más fácil, aparentemente en Python

Lanzamiento de Dlib 18.7: ¡Haz tu propio detector de objetos en Python!

Eigenface es el clásico y fácil de implementar si desea volver a implementarlo.

Si desea utilizar una biblioteca, OpenCV contiene muchas bibliotecas de visión por computadora adicionales y funciona en la mayoría de las plataformas (móvil / pc / mac).
Reconocimiento facial con OpenCV

Este podría ser un buen lugar para comenzar

Lista de más de 50 API, bibliotecas y software de detección / reconocimiento de rostros

La técnica se conoce como caras propias.
Aquí hay un pequeño programa en python (usando scikit-learn) para lograr eso:
Ejemplo de reconocimiento de caras con caras propias y SVM

si usa Matlab, le recomendaría que busque el algoritmo PCA y KLT. Existen varias fuentes disponibles si busca en Google y también puede buscar videos en YouTube