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OpenFace

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OpenFace ist ein Open-Source-Tool für die Gesichtserkennung und -analyse, das auf tiefen neuronalen Netzen basiert. Es wurde ursprünglich von Tadas Baltrušaitis in Zusammenarbeit mit dem CMU MultiComp Lab entwickelt und ist seitdem aktiv weiterentwickelt worden.

Funktionen

OpenFace bietet eine Vielzahl von Funktionen für die Gesichtserkennung und -analyse, darunter:

  • Gesichtserkennung
  • Kopfbewegungserkennung
  • Erkennung von Facial Action Units (FAUs)
  • Blickrichtungserkennung
  • Extraktion von Gesichtsmerkmalen

Das Tool ist in der Lage, diese Funktionen in Echtzeit auszuführen und kann mit einer einfachen Webcam ohne spezielle Hardware verwendet werden.

Architektur

OpenFace besteht aus einer Kombination von Python- und Torch-Implementierungen, die auf den CVPR-2015-Papier "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering" von Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko und James Philbin basieren. Torch ermöglicht die Ausführung des Netzwerks auf einer CPU oder mit CUDA.

Verwendung

OpenFace kann für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, darunter:

  • Gesichtserkennung in Echtzeit
  • Emotionserkennung
  • Gesichtsanalyse
  • Interaktive Anwendungen

Das Tool ist auf GitHub verfügbar und kann leicht in andere Anwendungen und Geräte integriert werden.

Lizenz

OpenFace ist unter der OpenFace-Lizenz verfügbar, die es ermöglicht, das Tool für kommerzielle und nicht-kommerzielle Zwecke zu verwenden.

Zitate

OpenFace wurde in verschiedenen wissenschaftlichen Publikationen zitiert, darunter:

  • OpenFace 2.0: Facial Behavior Analysis Toolkit (Tadas Baltrušaitis, Amir Zadeh, Yao Chong Lim, und Louis-Philippe Morency, IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 2018)
  • Convolutional experts constrained local model for facial landmark detection (A. Zadeh, T. Baltrušaitis, und Louis-Philippe Morency, Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2017)

Weitere Informationen

Weitere Informationen zu OpenFace finden Sie auf der offiziellen Website oder auf GitHub.

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