face-detection

Réplication de projets simples de vision par ordinateur incluant l'attention, la classification, la détection, la détection de points clés, etc.

Application conteneurisée avec Docker qui redimensionne et recadre les images à la volée, fournissant des images optimisées dans des formats tels que AVIF, WebP, MozJPEG ou PNG via ImageMagick, avec un système de mise en cache efficace.

Galerie web open-source auto-hébergée pour visualiser vos photos et vidéos, adaptée aux mobiles, avec gestion de tags et découverte d'images par IA

MLKit est une boîte à outils puissante et facile à utiliser. Elle permet d'implémenter facilement la reconnaissance de texte, de codes-barres, l'étiquetage d'images, la détection de visages et d'objets.

Bibliothèque WebGL et JavaScript en temps réel pour le suivi du visage, la détection d'expressions et les émoticônes animées dans le navigateur, incluant des démos SVG et Three.js.

Bibliothèque de reconnaissance faciale hors ligne ultra-simple pour C# (basée sur SeetaFace6)

Cette liste rassemble des données et algorithmes partagés autour des modèles 3D morphables (3DMM). Vous êtes invité à contribuer via une pull request. La liste originale est issue du séminaire Dagstuhl sur les 3D Morphable Models de mars 2019.

Projet de partage d'idoles virtuelles basé sur des algorithmes de détection des yeux et des points de repère faciaux via caméra RGB monoculaire, appliqué à la capture faciale 3D en temps réel et au pilotage de modèles

Boîte à outils d'algorithmes d'IA hors ligne gratuite pour Java, prenant en charge la reconnaissance faciale, la détection de vivant, la reconnaissance d'expressions, la détection d'objets, la segmentation d'instances, la détection de piétons, l'OCR, la reconnaissance de plaques d'immatriculation, la reconnaissance de tableaux, ASR+TTS, la traduction automatique, etc. Utilisable via Maven. Supporte PyTorch et Tensorflow, avec intégration de modèles tels que Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR (PPOCRv5) et Whisper.

Démonstration de différents algorithmes et opérations sur les visages.

Une implémentation PyTorch de FaceBoxes.

Le moteur d'IA multiplateforme leader mondial pour les appareils en périphérie (Edge).

Application de reconnaissance faciale : détection de vivacité, détection, alignement, identification, vérification, comparaison, mise en correspondance, suivi, expression, anti-usurpation, attributs, âge, transfert, recherche faciale.

AI-Video-Cropper est un outil basé sur Python qui exploite la puissance de GPT-4 (le modèle de langage d'OpenAI) pour analyser automatiquement les vidéos, extraire les sections les plus intéressantes et les recadrer pour une meilleure expérience de visionnage. Ce projet combine les capacités de GPT-4, FFmpeg et OpenCV pour automatiser l'identification des moments forts dans les vidéos

📸 Détecte et recadre automatiquement les visages à partir de lots d'images.

Un système de pointage biométrique du personnel basé sur opencv, dilb.

Création d'un logiciel de surveillance automatique pour la proctoring en ligne

API REST InsightFace pour le déploiement facile de services de reconnaissance faciale avec TensorRT dans Docker.

Bibliothèque Python pour l'analyse des visages à l'aide de PyTorch

Détection | Reconnaissance | Présence par reconnaissance faciale

Vérification faciale sur l'appareil, détection du vivant et enregistrement facial ReactNative pour Android et iOS.

Application Nextcloud qui implémente un système de reconnaissance faciale basique.

Détecteur de visages d'anime utilisant mmdet et mmpose.