SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的 三个核心模块,即:人脸检测模块SeetaFace Detection、面部特征点定位模块SeetaFace Alignment以及人脸特征提取与比对模块 SeetaFace Identification 。
主要功能:
人脸检测模块(SeetaFace Detection): 采用了一种结合传统人造特征与多层感知机(MLP)的级联结构,在FDDB上达到了84.4%的召回率(100个误检时),并可在单个i7 CPU上实时处理VGA分辨率的图像。
面部特征点定位模块(SeetaFace Alignment): 通过级联多个深度模型(栈式自编码网络)来回归5个关键特征点(两眼中心、鼻尖和两个嘴角)的位置,在AFLW数据库上达到state-of-the-art的精度,定位速度在单个i7 CPU上超过200fps。
人脸识别模块(SeetaFace Identification): 采用一个9层的卷积神经网络(CNN)来提取人脸特征,在LFW数据库上达到97.1%的精度(注:采用SeetaFace人脸检测和SeetaFace面部特征点定位作为前端进行全自动识别的情况下),特征提取速度为每图120ms(在单个i7 CPU上)。