Partage de technologie

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SDK d'analyse de visage open source multiplateforme InspireFace de qualité commerciale

InspireFaceSDK est développé parface d'aperçu Un kit de développement logiciel (SDK) de reconnaissance faciale développé par . Il fournit une série de fonctions qui peuvent répondre aux besoins de reconnaissance faciale dans divers scénarios d'application, notamment les portails, l'interdiction d'entrée faciale, la vérification faciale, etc.

Le SDK contient une variété d'algorithmes de reconnaissance faciale couramment utilisés, couvrant des fonctions telles que la détection des visages, l'analyse des attributs du visage, l'extraction des caractéristiques du visage et la comparaison des visages. Ces algorithmes sont soigneusement conçus pour fournir des capacités de reconnaissance faciale et des niveaux de précision des algorithmes de pointe. Afin de répondre aux différents besoins de déploiement, InspireFaceSDK propose quatre options de déploiement de plateforme différentes.

Ces options couvrent divers scénarios d'inférence, notamment les puces de machines de porte, les périphériques finaux (tels que les smartphones, les tablettes), les CPU (Central Processing Unit) et les serveurs (CUDA), les NPU (Neural Processing Unit), etc. Les développeurs peuvent choisir une solution de déploiement adaptée à leurs propres applications en fonction des conditions réelles.

Comment avoir

• Vous pouvez directement depuisinsightface.aiRendez-vous à l'entrepôt pour obtenir le code source de la version stable d'InspireFaceSDK ;
• Si vous continuez à prêter attention aux mises à jour du code, vous pouvez suivreInspireFaceEntrez dans l'entrepôt de développement pour obtenir les ressources de la version de développement ;

Caractéristiques

InspireFaceSDK prend actuellement en charge les fonctionnalités suivantes, et d'autres fonctionnalités sont en cours de développement :

Prise en charge de la plateforme et de l'architecture

Nous avons réalisé l'adaptation et les tests logiciels sur divers systèmes d'exploitation et architectures de processeur. Cela inclut la vérification de la compatibilité pour les plates-formes telles que Linux, macOS, iOS et Android, ainsi que les tests de prise en charge de matériel spécifique tel que certains appareils Rockchip pour garantir un fonctionnement stable dans différents environnements.

[Compilation] Travail de préparation

Installer OpenCV

Si vous envisagez d'utiliser le SDK localement ou sur un serveur,Veuillez vous assurer que OpenCV est installé sur le périphérique hôte , pour une liaison réussie lors de la compilation.Pour les cibles de compilation croisée telles que les cartes embarquées Android ou ARM, vous pouvez utiliserTiers/ inspirreface -précompilation/ OpenCV /La bibliothèque OpenCV précompilée est fournie, vous pouvez doncPasser cette étape。

Installer MNN

3ème partie Le répertoire contient déjà la bibliothèque MNN et désigne une version spécifique comme version stable. Si vous devez activer ou désactiver d'autres options de configuration lors de la compilation, vous pouvez vous référer aux options CMake fournies par MNN.Si vous devez utiliser votre propre version précompilée, n'hésitez pas à la remplacer sinonVeuillez sauter cette étape。

Obtenir le projet

Vous pouvez extraire la version stable ou la version de développement du code du projet localement :

# Pull the stable version
git clone https://github.com/deepinsight/insightface
cd insightface/cpp-package/inspireface/

# or, Pull the develop version
git clone https://github.com/HyperInspire/InspireFace

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