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Java-Echtzeit-Gesichtserkennungs-Bibliothek [geschlossen] - Java, OpenCV, Gesichtserkennung, JavaCV

Ich bin eifrig auf der Suche nach einer Bibliothek (die Java-basiert ist oder Java-Bindungen hat), die Gesichtserkennung in Echtzeit durchführen kann:

  • Es sollte in der Lage sein, mit 30 Bildern pro Sekunde zu laufen (25 FPS ist auch zulässig).
  • Es sollte ein gegebenes Gesicht erkennen und sein können in der Lage, es in einer großen Menschenmenge zu erkennen.

Ich bin bereit, für die Bibliothek zu zahlen, aber ich würde es vorziehen, wenn es frei oder Open Source wäre. Ich würde auch einige Verweise auf Tutorials zu diesem Thema / Bibliothek zu schätzen wissen.

PS: Ich habe etwas recherchiert (habe nicht ganz das gefunden, wonach ich gesucht habe), aber ich würde immer noch gerne hören, was die Stack Overflow Community zu sagen hat.

Antworten:

0 für die Antwort № 1

Ich bin der gleichen Meinung wie @antlersoft (siehe Frage "s Kommentare).

Eine schnelle Suche bringt mich dazu dieses Papier: «Effiziente Echtzeit-Gesichtserkennung für hochauflösende Überwachungsanwendungen»Das scheint derzeit in der Nähe der Spitze des Standes der Technik in der Domain (veröffentlicht im Jahr 2012) und nah an Ihrer Anfrage.

Die Autoren schlagen eine Methode vor, die schneller abläuftals vorherige Algorithmen, 42 ms pro Bild, was einer Bildrate von ungefähr 24 Bildern / Sekunde entspricht. Wie die Abbildung 2 zeigt, ist der Algorithmus ziemlich komplex.

Leider sind wir immer noch im Gesichtsfeld Erkennung und nicht ins Gesicht sehen Anerkennung, die noch schwieriger und rechenintensiver ist.

Also ich denke, es wird schwer sein, eine Bibliothek zu findenbietet bereits einen Algorithmus, der Ihre Bedürfnisse erfüllt. Wenn Sie das immer noch machen wollen, dann befürchte ich, dass die einzige Lösung darin besteht, Ihren eigenen Algorithmus auf der Grundlage von Forschungsarbeiten zu implementieren, und das wäre schwierig. In diesem Fall ist die Wahl des Computer Vision Bibliothek muss auf Leistungen basieren, um zu hoffen, am Ende die 30 FPS zu erreichen.