Классифицировать лица из VNFaceObservation

Question

Я работаю с Vision рамки для обнаружения лиц и объектов на нескольких изображениях и работает фантастически.

Но у меня есть вопрос, который я не могу найти в документации. Приложение "Фотографии" на iOS классифицирует лица, и вы можете нажать на лицо и показать все изображения с этим лицом.

Как я могу классифицировать лица, как приложение Фото? Есть ли какой-либо уникальный идентификатор или подобное для этого?

Спасибо!

Answer 1

Вы можете проверить этот репозиторий https://github.com/KimDarren/FaceCropper

Я проверил это и работает очень хорошо, вы даже можете настроить в соответствии с вашими потребностями.

Answer 2

Чтобы однозначно распознать лица, сначала необходимо определить лицо, а затем запустить его через модель CoreML (или другой тип модели классификации изображений, например модель Tensorflow), чтобы классифицировать изображение и сообщить вам вероятность того, что лицо Вы захватили совпадения с одним из лиц, обученных вашей модели.

Apple Photos использует машинное обучение (как упоминалось в презентации iPhone в этом году), чтобы обучить устройство распознавать лица на фотографиях. Обучение будет проводиться локально на устройстве, однако Apple не предлагает никаких открытых API (пока), чтобы позволить нам сделать это.

Вы можете отправить фотографии (кадрирование лиц с помощью инструмента, упомянутого выше в Paras) на ваш сервер и попросить обучить модель (используя тренажер CoreML или что-то вроде Nvidia DIGITS на AWS или вашем собственном сервере), преобразовать его в CoreML, скомпилировать Затем загрузите модель на свое устройство и загрузите модель. Это настолько близко, насколько вы собираетесь к "волшебному" распознаванию лиц, используемому на данный момент Photos, поскольку устройство может только читать скомпилированные модели.

Answer 3

Я не думаю, что это способ однозначно идентифицировать лица, возвращенные вам из рамок видения. Я проверил UUID свойство а VNFaceObservation и каждый раз это другой идентификатор.

Возможно, вам придется создать собственную модель CoreML или просто подождать / найти хорошую стороннюю модель.

Я надеюсь, что кто-то докажет, что я неправ, потому что я тоже хочу знать.