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基于深度神经网络的开源免费人脸识别库

OpenFace是一个免费开源的人脸识别库，利用深度神经网络技术，支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发，并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助，广泛应用于移动应用和学术研究，提供全面的API文档和社区支持。

OpenFace深度神经网络面部识别开源项目API文档Github
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OpenFace 项目介绍

OpenFace 是一个免费开源的人脸识别项目，它使用深度神经网络技术来实现高精度的人脸识别功能。该项目由卡内基梅隆大学开发，旨在为研究人员和开发者提供一个可靠、易用的人脸识别解决方案。

项目特点

  1. 开源免费：OpenFace 采用 Apache 2.0 许可证，允许用户自由使用、修改和分发。

  2. 深度学习技术：项目基于深度神经网络，能够实现高精度的人脸识别。

  3. 多平台支持：OpenFace 可以在多种平台上运行，包括移动设备。

  4. 丰富的工具集：项目提供了多种工具和演示程序，方便用户快速上手和进行实验。

主要功能

OpenFace 提供了多种功能和工具，主要包括：

  1. 批量人脸特征提取：可以从大量图像中提取人脸特征。

  2. 实时 Web 演示：通过 Web 界面实时展示人脸识别效果。

  3. 图像比较：比较两张图片中的人脸是否属于同一个人。

  4. 网络输出可视化：可视化展示神经网络的输出结果。

  5. 分类器训练和使用：提供了训练和使用分类器的工具。

  6. 网络摄像头实时识别：支持使用训练好的分类器进行实时人脸识别。

项目结构

OpenFace 项目包含多个重要组件：

  1. 批量表示生成工具
  2. Web 演示程序
  3. 图像比较工具
  4. 网络输出可视化工具
  5. 分类器训练和使用工具
  6. 评估脚本
  7. Python 库代码
  8. 模型文件
  9. 测试用例
  10. 训练脚本
  11. 实用工具脚本

技术支持

OpenFace 项目提供了多种技术支持渠道：

  1. 官方网站：提供详细的项目信息和文档。
  2. API 文档：帮助开发者了解和使用 OpenFace 的 API。
  3. 讨论组和聊天室：用户可以在这里讨论使用问题和安装issues。
  4. Issue 跟踪：用于报告 bug 和讨论开发相关问题。

研究支持

OpenFace 项目得到了多方面的支持，包括美国国家科学基金会（NSF）的资助，以及来自英特尔、谷歌、沃达丰、NVIDIA 等公司的支持。

引用和许可

对于在研究中使用 OpenFace 的学者，项目提供了标准的引用格式。除非特别说明，OpenFace 的源代码和训练模型文件均采用 Apache 2.0 许可证。项目也使用了一些第三方源代码，这些部分在源文件中有明确标注，并遵循各自的许可协议。

总的来说，OpenFace 是一个功能强大、使用灵活的开源人脸识别项目，为研究人员和开发者提供了一个优秀的工具和平台。

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