bamos/openface

OpenFace • http://travis-ci.org/cmusatyalab/openface https://github.com/cmusatyalab/openface/releases https://gitter.im/cmusatyalab/openface

基于深度神经网络的免费开源人脸识别工具

• 官网: http://cmusatyalab.github.io/openface/
• http://openface-api.readthedocs.org/en/latest/index.html
• 加入 https://groups.google.com/forum/#!forum/cmu-openface 或 https://gitter.im/cmusatyalab/openface 讨论安装问题。
• 开发讨论和 bug 报告请在 https://github.com/cmusatyalab/openface/issues 提交。

本研究由美国国家科学基金会（NSF）资助（编号CNS-***），并获得英特尔、谷歌、沃达丰、NVIDIA及Conklin Kistler家族基金的额外支持。本材料中的观点、发现、结论或建议仅代表作者，不代表其雇主或资助方。

镜像概述

OpenFace是卡内基梅隆大学（CMU）开发的开源人脸识别库，基于深度神经网络技术，提供一系列工具和组件，支持人脸识别相关的特征提取、模型训练、实时演示等功能，适用于学术研究和应用开发场景。

核心功能

• 批量特征提取: 通过batch-represent工具从批量图像中生成人脸特征表示。
• 实时Web演示: demos/web提供实时人脸识别的Web界面。
• 图像比较: demos/compare.py可比较两张图像中的人脸相似度。
• 分类器训练: demos/classifier.py支持训练和使用人脸识别分类器。
• 摄像头实时识别: demos/classifier_webcam.py利用训练好的分类器在摄像头流中进行实时人脸识别。
• 模型训练: training目录包含训练新OpenFace神经网络模型的脚本。

使用场景

• 人脸识别算法研究与验证。
• 身份验证系统开发。
• 人脸数据库特征提取与分析。
• 实时人脸识别应用（如门禁系统、视频监控等）。

配置说明

1. 依赖环境: 需要Docker环境支持，确保Docker已正确安装并运行。
2. 模型文件: 镜像中包含预训练模型，可直接使用；如需自定义模型，可参考training目录下的脚本进行训练。

Docker部署示例

运行实时Web演示

bash
docker run -p 8000:8000 bamos/openface demos/web/start-servers.sh

访问http://localhost:8000即可体验实时人脸识别功能。

比较两张图像

bash
docker run -v /path/to/your/images:/images bamos/openface python demos/compare.py /images/image1.jpg /images/image2.jpg

将/path/to/your/images替换为本地图像目录，即可比较两张图像的人脸相似度。

引用

如果OpenFace对您的研究有帮助，请在出版物中引用：

@techreport{amos2016openface,
  title={OpenFace: A general-purpose face recognition library with mobile applications},
  author={Amos, Brandon and Bartosz Ludwiczuk and Satyanarayanan, Mahadev},
  year={2016},
  institution={CMU-CS-16-118, CMU School of Computer Science},
}

许可协议

除非另有说明，源代码和预训练模型文件版权归卡内基梅隆大学所有，采用Apache 2.0协议授权。部分第三方代码已修改并包含在内，具体见源代码注释及以下列表：