稳定调用及效果更好的API,详见视觉开放智能平台:人脸属性识别、表情识别。
人脸表情识别模型Fer
Fer为人脸表情识别领域的明星项目(代码地址)。网络结构比较简单,backbone是VGG19, 后面接一个fc层。
VGG19是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的,该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作,主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG19相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(11x11,7x7,5x5)。对于给定的感受野(与输出有关的输入图片的局部大小),采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核,因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式,而且代价还比较小(参数更少)。
VGG19:
Fer Demo:
本模型可以输出图像中人脸的表情
测试时主要的预处理如下:
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
import numpy as np
fer = pipeline(Tasks.facial_expression_recognition, 'damo/cv_vgg19_facial-expression-recognition_fer')
img_path = 'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/facial_expression_recognition.jpg'
ret = fer(img_path)
label_idx = np.array(ret['scores']).argmax()
label = ret['labels'][label_idx]
print(f'facial expression : {label}.')
模型在WiderFace的验证集上客观指标如下:
Method | fer2013 | CK+ |
---|---|---|
Fer | 71.496% | 94.646% |
以下是ModelScope上人脸相关模型:
序号 | 模型名称 |
---|---|
1 | RetinaFace人脸检测模型 |
2 | MogFace人脸检测模型-large |
3 | TinyMog人脸检测器-tiny |
4 | ULFD人脸检测模型-tiny |
5 | Mtcnn人脸检测关键点模型 |
6 | ULFD人脸检测模型-tiny |
序号 | 模型名称 |
---|---|
1 | 口罩人脸识别模型FaceMask |
2 | 口罩人脸识别模型FRFM-large |
3 | IR人脸识别模型FRIR |
4 | ArcFace人脸识别模型 |
5 | IR人脸识别模型FRIR |
序号 | 模型名称 |
---|---|
1 | 人脸活体检测模型-IR |
2 | 人脸活体检测模型-RGB |
3 | 静默人脸活体检测模型-炫彩 |
序号 | 模型名称 |
---|---|
1 | FLCM人脸关键点置信度模型 |
序号 | 模型名称 |
---|---|
1 | 人脸表情识别模型FER |
2 | 人脸属性识别模型FairFace |
本模型及代码来自开源社区(地址),请遵守相关许可。