Important

FACE01_DEVへリポジトリが変更されました。 こちらのリポジトリは使用不可となります。 恐れ入りますがブックマークの変更をお願いいたします。

FACE01_DEVリポジトリではバージョンが新しくなり、全てのコードがオープンソースとなっております。(LICENCEをご参照ください)

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⚡️ 超高速認識 ⚡️ 多くの便利なメソッド ⚡️ 豊富で包括的なドキュメント FACE01 -- さあ、始めましょう！

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## result
Audrey Hepburn
         Anti spoof              real
         Anti spoof score        100.0 %
         similarity              99.1%
         coordinate              (123, 390, 334, 179)
         time                    2022,08,09,04,19,35,552949
         output                  output/Audrey Hepburn_2022,08,09,04,19,35,556237_0.39.png
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📖 TOC

• About FACE01
• ℹ️: Note
• Install
  • INSTALL_FACE01.sh
  • Docker
• モジュールのインストール
  • FACE01および依存ライブラリのインストール
  • Pythonのパスを設定する
• Example
• Document
• Configuration
• Update
• Acknowledgments
• References

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About FACE01

✨ FACE01 は、様々な機能を統合し、Python から呼び出すことができる 顔認証ライブラリ です。

• 🎉 JAPANESE FACE V1 が利用可能になりました！
  • JAPANESE FACE V1 は日本人の顔認証に特化したモデルです。
• 10,000人以上の顔データからリアルタイムで顔認証が可能です
• 超高速の顔座標出力機能
• 日付と時刻情報付きの顔画像保存機能
• 出力フレーム画像を修正する設定が可能
• 設定ファイルによる機能の集中管理
• RTSP、HTTP、USBなどの入力プロトコルを選択可能
• 顔認識 や 画像処理 のための多くの機能が利用可能です（詳細はUseful FACE01 libraryをご覧ください）
• ...and many others!

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ℹ️: Note

• このリポジトリが提供するファイルは、無料でお使いいただけます。 教育機関でご利用の場合、ソースコードを研究・教育にご利用できます。 詳しくは日本のAI教育を支援する、顔認識ライブラリFACE01の提供についてをご覧ください。
• 商用利用にあたっては別途ライセンスが必要です。
• YouTubeにおけるJAPANESE FACE V1の使用ライセンスを追加しました。
  • VTuverにおける顔追従用のONNXモデルとして無料で使用できます。詳しくはYouTube用ライセンスをご参照ください。
• このリポジトリにはUBUNTU 22.04用のFACE01サンプルが含まれています。Windowsユーザーの方は、提供しているDocker上でご利用ください。

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Install

Setting up your FACE01 develop environment is really easy !

INSTALL_FACE01.sh

現在の環境に直接FACE01をインストールするには、INSTALL_FACE01.shスクリプトを実行します。

wget https://raw.githubusercontent.com/yKesamaru/FACE01_SAMPLE/master/INSTALL_FACE01.sh
chmod +x INSTALL_FACE01.sh
bash -c ./INSTALL_FACE01.sh

See here.

Docker

一番簡単で環境を汚さない方法は、Dockerを使用することです。 🐳 The easiest way to use Docker is to pull the image. See here.

If you cannot use Docker by any means, please refer to here.

モジュールのインストール

INSTALL_FACE01.shにはモジュールのインストールコマンドが記述されています。 具体的には以下のコードです。

python3 -m venv ./
source bin/activate

pip cache remove dlib
pip install -U pip
pip install -U wheel
pip install -U setuptools
pip install .

しかしシステムを再起動した場合など、Python仮想環境から出てしまった場合、再度FACE01を使用するには再びPython仮想環境をアクティベートしなくてはいけません。これはDockerを使用している場合も同様です。 Python仮想環境をアクティベートするには以下のコマンドを実行してください。

. bin/activate

FACE01および依存ライブラリのインストール

手動でインストールするには以下のコマンドを実行します。（上記のINSTALL_FACE01.shと内容がかぶります） コマンドの実行は必ずプロジェクトフォルダ内にて行ってください。

. bin/activate
pip install -U pip setuptools wheel
pip install -e .

Pythonのパスを設定する

システムによってはPythonのパスを毎回設定しなければならない場合もあります。（環境に依存します） パスが通っていない場合は以下のコマンドを実行してください。

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/project/FACE01_IOT_dev

/path/to/your/project/部分は個々の環境で修正してください。

Example

exampleフォルダには、様々なスクリプト例が収録されています。 (全てのスクリプトが現在のバージョンに対応しているわけではないことに注意してください) exampleディレクトリに含まれるPythonファイルの実行は、プロジェクトのルートディレクトリから行ってください。

user@user: FACEO1$ python example/sample.py

Let's try step-by-step examples. See here.

包括的なドキュメントはこちらをご参照ください。

Document

• 🧑‍💻 Step-by-step to use FACE01 library

  • For beginner

    

• 🧑‍💻 Comprehensive and detailed documentation

  • Comprehensive resource for intermediates

    

Configuration

• Highly flexible, inheritable and easy-to-use configuration file: config.ini See here.

Update

• 🔖 v2.2.02
  • pyproject.tomlを追加。
  • ./example/*.pyについて修正の追加。
  • 制限期間設定を2050年までに延長。
• 🔖 v2.2.01
  • EfficientNetV2 Arcface Modelを正式名称のJAPANESE_FACE_V1へ修正しました。
  • Python 3.10.12対応としました。他バージョンには対応していません。使用するシステムのPythonバージョンが異なる場合はDocker版をお使いください。
  • READMEほか、ドキュメントを日本語へ変更します。
  • 使用期限を延長しました。
  • YouTubeで使用する際のライセンスを追加しました。
• 🔖 v2.2.02
  • Add EfficientNetV2 Arcface Model

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Acknowledgments

📄 I would like to acknowledgments those who have published such wonderful libraries and models.

1. dlib / davisking
2. face_recognition / ageitgey
3. mediapipe / google
4. open_model_zoo / openvinotoolkit
5. light-weight-face-anti-spoofing / kprokofi
6. openvino2tensorflow / Katsuya Hyodo (PINTO0309)
7. PINTO_model_zoo / Katsuya Hyodo (PINTO0309)
8. FaceDetection-Anti-Spoof-Demo / KazuhitoTakahashi (Kazuhito00)
9. Some images from Pakutaso, pixabay

References

• Deep Face Recognition A Survey
• EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
• ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep
• MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices
• Dlib Python API
• Pytorch documentation and Python API
• ONNX documentation
• 教育と著作権: 水谷正大 著, 大東文化大学 (2021)
• 日本人顔認識のための新たな学習モデル JAPANESE FACE v1