良心级开源人脸标定算法,人脸美颜,美妆,配合式活体检测,人脸校准的预处理步骤.该项目Windows工程基于传统的SDM算法,通过修改开源代码,精简保留测试部分代码,优化代码结构. Android代码基于深度学习,我们设计了高效的网络模型,该模型鲁棒性较好,支持多人脸跟踪.目前深度学习算法在人脸标定方向取得了良好的效果,该项目旨在提供一种较为简单易用的实现方式.

• 基于HyperLandmark的活体检测
• 基于SDM的HyperLandmark-iOS实现 (2019.02.06)
• 相关技术博客
• 参考开源SDM算法。
• 基于CNN的人脸标定。
• HyperLandmark 106点序号

• 106点，人脸轮廓描述更加细腻
• 准确度高，逆光、暗光情况下依然可以取得良好的标定效果
• 模型小，跟踪模型2MB左右，非常适合移动端集成
• 速度快，Android平台代码在 Qualcomm 820 (st) 单张人脸7ms (2018.08.14)
• 增加多人脸跟踪

• 体验 Android APP：https://fir.im/HyperLandmark

• Add OpenGL based camera interface.

• Dense face landmark (800 points)
• Facial action recognition
• Euler angle , face pose estimation.
• Open source native tracking code.

Windows实现是基于免费intraface实现的，与android并不相同。

• Windows demo 依赖 OpenCV
• Android 可直接使用

关于人脸标定我们正在进行数据收集与算法开发，技术交流、捐献数据可以加入下群。

• 交流群 724142079

• Jack Yu([email protected])