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49 款人臉檢測/識別的API、庫和軟體 .

自從Google Glass被推出以來,圍繞人臉識別出現了很多爭議。我們相信,不管是不是通過智慧眼鏡,人臉識別都將在人與人交往甚至人與物互動中開闢無數種可能性。



為了幫助研究過程中探索人臉識別,我們列出以下人臉檢測和識別API。希望有所幫助!



由拉姆達實驗室斯蒂芬開發。示例程式碼和圖形演示點選http://api.lambdal.com/docs,我們的API提供了面部識別,面部檢測,眼睛定位,鼻子定位,嘴巴定位,和性別分類。如果您有任何疑問,只需發一封郵件到[email protected]



計算機視覺面部識別和麵部檢測。這是一個完美的face.com替代品。目前,我們有一個免費的API進行人臉檢測。



Animetrics的人臉識別API可用於圖片中的人臉檢測。面部特徵或“地標”的資訊被返回作為圖象上的座標。 Animetrics人臉識別也會在三維座標軸上偵測並返回臉部位置資訊。



一個易於使用的人臉檢測與識別的API。必須在您的SkyBiometry帳戶中建立應用程式來使用它。(如果你還沒有帳戶,請先註冊)。



測試版釋出更好的人臉檢測服務!ImageVision是一個計算機視覺公司改進技術,確定在任意的(數字)的影象中的人臉的位置和大小。



Face.com的替代品!快速,強大和可擴充套件的rekognition引擎可以做面部檢測,採集,識別,場景理解!它可以自動訓練使用Facebook上的影象和標籤!



FaceRect是一個功能強大且免費的API進行人臉檢測,能夠發現網頁中的或者上傳檔案中特定圖片上的臉部(包括正面和側面),並能夠在一張圖片中找到多張人臉,生成的 JSON輸出每個臉部的邊界框。



簡單的

人臉檢測API。



基於OpenCV(開源計算機視覺庫: http://opencv.org)是一個開源的BSD授權的庫,其中包括數百個計算機視覺演算法。



Libface庫旨在使人臉識別技術應用於開源社群。這是用C++編寫的,託管在  Sourceforge上。這個庫使用 OpenCV 2.0 ,目標是成為一箇中間件,在人臉識別和檢測時,開發人員不必包括任何OpenCV的程式碼。



用來是標記電視或電影每個幀中出現的人名。

12.  CCV

現代計算機視覺庫。



開源的生物特徵識別。



開源實現面部地標探測器。



一個終端到終端的完全自動化的實時面部表情識別系統。



從面部表情分析人類的情感。比任何其他方法更直接和自動化。



FaceReader是世界上第一個能夠自動分析面部表情的工具,使使用者能夠客觀的評估一個人的情緒。



通過攝像頭,Affdex從面部表情讀取的人們的情緒狀態,比如喜好和興趣,使營銷人員更快,更準確地洞察到消費者對品牌和媒體的迴應。



分析儀從視訊中抓取一個演員的面部表現,生成用於在
Retargeter™
的IMPD檔案  。它通過將使用者在前端的簡單輸入和在後端的複雜的計算機視覺演算法組合起來實現這一功能。



在iOS中的人臉檢測。



在您的應用程式新增面部識別。



這個人臉跟蹤API允許Flash開發人員利用以前只在高階視訊遊戲中使用的高階技術。

23.  BioID

世界上第一個基於攝像頭的個人識別。



人臉檢測和識別。



可檢測臉部15個點,4個部分,多張臉,或遮住的臉。



該程式是克隆MATLAB中的“人臉檢測系統”,可以代替神經網路演算法的人臉檢測,它是基於 SVG。

27.  fdlib

是一個 C / C + +  和  MATLAB的人臉檢測庫,可檢測影象中的正臉。



一個人機介面,旨在用臉部取代傳統的滑鼠。用一個攝像頭,將臉部面相的運動變成滑鼠指標的運動。如左/右眼睛閃爍產生左/右滑鼠點選事件。



結合可變形模板和顏色匹配來跟蹤臉部。



來自德國弗勞恩霍夫研究所IIS的演示。展示了用邊緣定位匹配的面部跟蹤和檢測。



來自科羅拉多州立大學研究人員開發的人臉識別演算法,它提供了一套標準的眾所周知的演算法,並建立實驗協議。



實用的影象處理程式碼集合。



允許第三方開發者用先進的面部生物識別技術來實現自己應用。



為世界各地的企業和政府客戶開發領先的人臉識別技術和應用。



為主要的作業系統提供整合識別技術。

36.  FaceIT SDK

37. 
FaceSDK


人臉識別和基於面部的生物識別功能,易整合。



使用了VeriLook演算法,該演算法確保快速和可靠的面部識別。



在視訊流中的一張簡單圖片上,計算面部位置和3D角度。這些資訊可以被用來將三維物件放置到影象上,或通過頭部運動控制一個應用程式。



通過測量面部肌肉的運動,對人臉進行完全自動化分析,並將這些面部肌肉運動轉化為七個普遍的面部表情。



以C++軟體開發工具包的形式,包含了很多在靜止影象中發現臉和五官的有用技術。



集成了微軟研究團隊最新的面部識別技術。



結合了傳統的面部面板生物識別技術。



包含了一組.NET和Silverlight庫



非常先進的臉部識別系統,用來將人臉影象嵌入或連結到已有的資料庫中。



現實世界中的實時感知計算軟體,用一個基本的攝像頭,就可以測量25英尺外,多達25人的性別,年齡,關注點,目光等資訊。它也有一個REST API(應用程式設計介面)

49.  Bob

一個訊號處理和機器學習工具箱,最初是由IDIAP研究所的生物識別技術團隊在瑞士開發的。