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nniefacelib 开源项目使用教程

2024-09-13 15:49:41作者:农烁颖Land

1. 项目介绍

nniefacelib 是一个在海思35xx系列芯片上运行的人脸算法库。该项目目前集成了 mobilefacenetretinaface 算法,并且计划在未来融合更多经典模型。其主要目的是总结经验,帮助更多人快速上手并应用人脸识别技术。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下工具和依赖:

  • Git
  • 海思35xx系列芯片的开发环境

2.2 克隆项目

首先,克隆 nniefacelib 项目到本地:

git clone https://github.com/hanson-young/nniefacelib.git
cd nniefacelib

2.3 编译项目

根据你的需求,可以选择编译成动态链接库或可执行文件。

2.3.1 编译成动态链接库

make -f Makefile.Shared

2.3.2 编译成可执行文件

make -f Makefile.Debug

2.4 运行测试

编译完成后,可以运行以下命令进行测试:

# 人脸检测
./nnie_face_test 0

# 人脸识别特征提取
./nnie_face_test 1

# PFPLD人脸姿态估计以及98关键点
./nnie_face_test 2

3. 应用案例和最佳实践

3.1 人脸检测

在安防监控系统中,人脸检测是一个常见的应用场景。通过 nniefacelib 提供的 retinaface 算法,可以快速检测出视频流中的人脸,并进行后续处理。

3.2 人脸识别

在门禁系统中,人脸识别技术可以用于身份验证。通过 nniefacelib 提供的 mobilefacenet 算法,可以提取人脸特征并进行比对,从而实现高精度的身份识别。

3.3 人脸姿态估计

在一些需要精确控制的应用中,如机器人视觉系统,人脸姿态估计可以帮助机器人更好地理解人类的动作和意图。通过 nniefacelib 提供的 PFPLD 算法,可以实现高精度的人脸姿态估计。

4. 典型生态项目

4.1 海思NNIE开发工具

nniefacelib 依赖于海思NNIE开发工具,该工具提供了在海思芯片上进行AI模型部署和优化的功能。

4.2 OpenCV

在图像处理和预处理阶段,OpenCV 是一个常用的开源库。nniefacelib 可以与 OpenCV 结合使用,进一步提升图像处理的效果。

4.3 TensorFlow Lite

虽然 nniefacelib 主要针对海思芯片进行优化,但在模型转换和训练阶段,TensorFlow Lite 可以作为一个辅助工具,帮助开发者更好地理解和优化模型。

通过以上步骤,你可以快速上手并应用 nniefacelib 项目,实现高效的人脸识别和检测功能。

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