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🚀 概述

由Faceplugin开发的开源人脸识别SDK，是一款专注于隐私保护的解决方案，可将人脸识别功能集成到您的应用程序中。基于深度学习模型构建，该SDK在保证数据隐私（通过本地处理）的同时，提供高精度的人脸检测与识别能力。

✨ 核心特性

• 🔒 100% 本地处理：所有处理均在本地完成 - 数据不会离开您的设备
• 🎯 高精度：基于最先进的深度学习模型
• ⚡ 实时处理：快速的人脸检测与识别能力
• 🔧 易集成：通过简单的Python API实现无缝开发
• 🌐 跨平台：兼容Windows和Linux系统
• 📱 可选GPU：在仅CPU运行的系统上也能高效工作
• 🆓 完全免费：开源无许可费用

🎯 当前功能

• 人脸检测与边界框提取
• 面部关键点检测
• 特征嵌入生成
• 人脸相似度比较
• 支持多种图像格式（JPG、PNG等）

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🛠️ 安装

先决条件

• Python 3.9 或更高版本
• Anaconda（推荐用于依赖管理）
• Windows 或 Linux 操作系统

安装步骤

1. 安装Anaconda（如未安装）

   # 下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution
   

2. 创建并激活conda环境

   conda create -n facesdk python=3.9
   conda activate facesdk
   

3. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt
   

4. 测试安装

   python run.py
   

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📖 快速入门

基本用法

from face_recognition_sdk import FaceRecognition

# 初始化SDK
face_sdk = FaceRecognition()

# 处理图像
image_path = "path/to/your/image.jpg"
face_info = face_sdk.GetImageInfo(image_path, faceMaxCount=10)

# 比较两个面孔
similarity = face_sdk.get_similarity(feature1, feature2)

示例：人脸比较

# 比较两张图片
image1 = "test/1.jpg"
image2 = "test/2.png"

# 获取两张图片的人脸信息
faces1 = face_sdk.GetImageInfo(image1, faceMaxCount=1)
faces2 = face_sdk.GetImageInfo(image2, faceMaxCount=1)

if faces1 and faces2:
    # 比较每张图片中的第一个面孔
    similarity = face_sdk.get_similarity(faces1[0]['embedding'], faces2[0]['embedding'])
    print(f"相似度: {similarity}%")
    
    # 判断是否为同一个人（阈值 = 75）
    is_same_person = similarity >= 75
    print(f"同一个人: {is_same_person}")

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🔧 API 参考

核心函数

GetImageInfo(image_path, faceMaxCount)

从图像中提取人脸信息。

参数：

• image_path (str)：输入图像路径
• faceMaxCount (int)：检测的最大人脸数

返回：

• 包含以下字段的字典列表：
  • bbox：人脸边界框坐标
  • landmarks：面部关键点坐标
  • embedding：特征嵌入向量

get_similarity(feature1, feature2)

比较两个面孔的特征嵌入。

参数：

• feature1 (数组)：第一个面孔的嵌入
• feature2 (数组)：第二个面孔的嵌入

返回：

• 相似度分数（0-100），数值越高表示越相似

配置

• 默认阈值：75（用于判断两个面孔是否属于同一个人）
• 支持格式：JPG、PNG、BMP、TIFF
• 人脸检测：自动检测每张图像中的多个人脸

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🎯 应用场景

该SDK适用于多种应用：

🔐 安全与认证

• 门禁控制系统：通过人脸识别实现安全入口
• 用户认证：应用程序的生物识别登录
• 监控：实时监控与警报

👥 商业应用

• 考勤系统：自动化员工打卡
• 客户分析：零售客户追踪与分析
• 智能办公室：自动化访客管理

📱 移动与物联网

• 智能设备：与物联网设备集成
• 移动应用：移动应用中的人脸识别
• 增强现实：AR应用中的面部识别

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🏢 企业解决方案

对于更高精度需求和企业功能，请联系我们获取商业SDK：

• 增强精度模型：更优越的识别性能
• 活体检测：防伪能力
• 多平台支持：Android、iOS、Web等
• 技术支持：专业协助与文档

联系方式：info@faceplugin.com

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📚 相关产品

探索我们完整的人脸识别和生物识别解决方案：

移动SDKs

• Android (Java/Kotlin)
• iOS (Objective-C/Swift)
• React Native
• Flutter

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• JavaScript
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• Vue.js
• .NET MAUI
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专用解决方案

• 活体检测
• 掌纹识别
• 身份证识别
• 文档活体检测

🤝 支持与联系

📞 联系我们

• 邮件: info@faceplugin.com
• Telegram: @faceplugin
• WhatsApp: +1 (938) 202-5720
• 网站: faceplugin.com

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Open-Source-Face-Recognition-SDK 快速上手指南

环境准备

• 系统要求：Windows 或 Linux
• 前置依赖：
  • Python 3.9 或更高版本
  • Anaconda（推荐用于依赖管理）
  • 国内镜像源建议：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装步骤

1. 安装 Anaconda

   # 下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution
   

2. 创建并激活环境

   conda create -n facesdk python=3.9
   conda activate facesdk
   

3. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt
   

4. 测试安装

   python run.py
   

基本使用

from face_recognition_sdk import FaceRecognition

# 初始化 SDK
face_sdk = FaceRecognition()

# 处理图片
image_path = "path/to/your/image.jpg"
face_info = face_sdk.GetImageInfo(image_path, faceMaxCount=10)

# 比较人脸
similarity = face_sdk.get_similarity(feature1, feature2)

示例：人脸对比

image1 = "test/1.jpg"
image2 = "test/2.png"

faces1 = face_sdk.GetImageInfo(image1, faceMaxCount=1)
faces2 = face_sdk.GetImageInfo(image2, faceMaxCount=1)

if faces1 and faces2:
    similarity = face_sdk.get_similarity(faces1[0]['embedding'], faces2[0]['embedding'])
    print(f"Similarity: {similarity}%")
    is_same_person = similarity >= 75
    print(f"Same person: {is_same_person}")