face-detection

Replicación de proyectos simples de visión artificial que incluyen atención, clasificación, detección, detección de puntos clave, etc.

Aplicación dockerizada que redimensiona y recorta imágenes al vuelo, entregando imágenes optimizadas en formatos como AVIF, WebP, MozJPEG o PNG mediante ImageMagick, con un sistema de caché eficiente.

Galería web de código abierto autohospedada para ver fotos y videos, con diseño adaptable a móviles, etiquetado y descubrimiento de imágenes mediante IA

🌝 MLKit es un kit de herramientas potente y fácil de usar. Con ML Kit, puedes implementar fácilmente reconocimiento de texto, escaneo de códigos de barras, etiquetado de imágenes, detección de rostros y detección de objetos.

Biblioteca de JavaScript y WebGL en tiempo real para seguimiento facial, detección de expresiones y emoticonos animados en el navegador, con demostraciones de SVG y Three.js incluidas 😄

Biblioteca de reconocimiento facial sin conexión muy sencilla para C# (basada en SeetaFace6).

La idea de esta lista es recopilar datos y algoritmos compartidos sobre modelos morfables 3D (3D Morphable Models). Se le invita a contribuir a esta lista mediante un pull request. La lista original surgió del seminario de Dagstuhl sobre modelos morfables 3D https://www.dagstuhl.de/19102 en marzo de 2019.

Proyecto de intercambio de ídolos virtuales, basado en algoritmos de detección de ojos y puntos faciales mediante cámaras RGB monoculares, aplicado a la captura facial 3D en tiempo real y al control de modelos.

Caja de herramientas de algoritmos de IA offline gratuita para Java, que admite reconocimiento facial, detección de vida, reconocimiento de expresiones, detección de objetos, segmentación de instancias, detección de peatones, OCR, reconocimiento de matrículas, reconocimiento de tablas, ASR+TTS, traducción automática y más. Se utiliza mediante Maven. Compatible con PyTorch y Tensorflow, e integra modelos como Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR(PPOCRv5) y Whisper.

Demostración de diferentes algoritmos y operaciones con rostros.

Una implementación de FaceBoxes en PyTorch.

El motor de IA multiplataforma líder en el mundo para dispositivos de borde (edge devices).

Aplicación de reconocimiento facial: detección de vitalidad, detección, alineación, identificación, verificación, comparación, coincidencia, seguimiento, expresión, anti-spoofing, atributos, edad, transferencia y recuperación facial.

AI-Video-Cropper es una herramienta basada en Python que aprovecha el poder de GPT-4 (el modelo de lenguaje de OpenAI) para analizar videos automáticamente, extraer las secciones más interesantes y recortarlas para mejorar la experiencia de visualización. Este proyecto combina las capacidades de GPT-4, FFmpeg y OpenCV para automatizar el proceso de identificación de momentos destacados en videos.

📸 Detecta y recorta rostros automáticamente de lotes de imágenes.

Sistema de control de asistencia mediante reconocimiento facial para empleados basado en OpenCV y dlib.

Creación de software para la supervisión automática en exámenes en línea.

API REST de InsightFace para el despliegue sencillo de servicios de reconocimiento facial con TensorRT en Docker.

Biblioteca de Python para analizar rostros utilizando PyTorch.

Detección, reconocimiento y control de asistencia mediante rostros

Verificación facial en el dispositivo, detección de vitalidad y registro facial para Android e iOS con React Native.

Aplicación de Nextcloud que implementa un sistema básico de reconocimiento facial.

Detector de rostros de anime usando mmdet y mmpose