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SeetaFace2?人臉識別引擎包括了搭建一套全自動人臉識別系統所需的三個核心模塊，即：人臉檢測模塊?FaceDetector、面部關鍵點定位模塊?FaceLandmarker?以及人臉特征提取與比對模塊?FaceRecognizer。還將陸續開源人臉跟蹤、閉眼檢測等輔助模塊。
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SeetaFace2?采用標準 C++ 開發，全部模塊均不依賴任何第三方庫，支持 x86 架構（Windows、Linux）和 ARM 架構（Android）。SeetaFace2 支持的上層應用包括但不限于人臉門禁、無感考勤、人臉比對等。
?
SeetaFace2 是面向于人臉識別商業落地的里程碑版本，其中人臉檢測模塊在 FDDB 上的 100 個誤檢條件下可達到超過 92% 的召回率，面部關鍵點定位支持 5 點和 81 點定位，1 比 N 模塊支持數千人規模底庫的人臉識別應用。
| 模塊 | 方法概述 | 基礎技術指標 | 典型平臺速度 |
|---|---|---|---|
| 人臉檢測 | Cascaded CNN | FDDB 上召回率達到92%（100個誤檢情況下）。 |
40 最小人臉 I7: 70FPS(1920x1080) RK3399: 25FPS(640x480) |
| 面部關建點定位(81點和5點) | FEC-CNN |
平均定位誤差（根據兩眼中心距離歸一化） 300-W Challenge Set 上達到 0.069。 |
I7: 450FPS 和 500FPS RK3399: 110FPS 和 220FPS |
| 人臉特征提取與比對 | ResNet50 |
識別：通用1：N+1場景下，錯誤接受率1%時， 1000人底庫，首選識別率超過98%， 5000人底庫，首選識別率超過95%。 |
I7: 8FPS RK3399: 2.5FPS |
與 2016 年開源的?SeetaFace 1.0?相比，SeetaFace2?在速度和精度兩個層面上均有數量級的提升。
| 版本 | 人臉檢測 | 關鍵點定位 | 人臉識別 | 第三方依賴 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 速度[1] | 單精度[2] | 速度 | 功能 | 訓練數據規模 | 應用 | ||
| 1.0 | 16FPS | 85% | 200FPS | 5點 | 140萬張 | 實驗室 | 無 |
| 2.0 | 77FPS | 92% | 500FPS | 5/81點 | 3300萬張 | 商業環境 | 無 |
| 備注 |
[1] 640x480輸入、檢測40x40人臉、I7-6700。 [2] 人臉檢測的精度指100個誤撿FDDB數據集的召回率。 |
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