C# 人脸识别库 0.2
<h2>ViewFaceCore 0.2 </h2><p>超简单的 C# 人脸识别库</p>
<h3>前言：</h3>
<p>首先谢谢大家对这个库的关注，前一篇博文得到了大家的 <strong>支持 </strong>和 <strong>Star</strong>，十分开心。本想尽快实现大家的期待的活体检测功能，但是前段时间太忙了，是在抱歉！！！</p>
<h3>⭐、GitHub & Important</h3>
<ul>
<li>本次更新的内容在 antispoofing 分支 上。</li>
<li>活体检测需要 <em><strong>fas_first.csta </strong></em>、<em><strong>fas_second.csta</strong></em><strong> </strong>两个模型
<ul>
<li>为方便使用，这两个模型也被包含在 Nuget 包中，0.2.x 版本在 <strong>70M+ </strong>的大小</li>
</ul>
</li>
<li><strong>如果没有需要活体检测的需要，请继续使用 0.1.x 版本 </strong></li>
</ul>
<ul>
<li>0.2.x 版本将继续添加新的功能，也会继续包含必须的模型文件</li>
<li>0.1.x 版本将保持现有功能，并进行 bug 修复等工作</li>
</ul>
<ul>
<li>0.2.x 源代码在 antispoofing 分支</li>
<li>0.1.x 源代码在 master 分支</li>
</ul>
<h3>一、ViewFaceCore 介绍</h3>
<p>这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库<br>这是一个基于 .NET Standard 2.0 开发的库<br>这个库已经发布到 NuGet ，你可以一键集成到你的项目</p>
<p>更多请参见 C# 人脸识别库 。</p>
<h3>二、更新</h3>
<p>本次更新内容</p>
<ol>
<li>添加了 <strong>活体检测 </strong>相关的方法</li>
<li>修复了识别结果部分未判断的 bug</li>
<li>修改了部分结构</li>
</ol>
<p>更新后无需修改之前的代码。</p>
<h3>三、使用</h3>
<h4>1. 新增方法：</h4>
<table style="height: 135px; width: 693px" border="0" align="left">
<tbody>
<tr>
<td><strong>方法名</strong></td>
<td><strong>返回值</strong></td>
<td><strong>参数列表</strong></td>
<td><strong>备注</strong></td>
</tr>
<tr>
<td>AntiSpoofing</td>
<td>AntiSpoofingStatus</td>
<td>Bitmap bitmap, FaceInfo info, FaceMarkPoint[] points, bool global</td>
<td>检测单帧图片</td>
</tr>
<tr>
<td>AntiSpoofingVideo</td>
<td>AntiSpoofingStatus</td>
<td>Bitmap bitmap, FaceInfo info, FaceMarkPoint[] points, bool global</td>
<td>检测视频帧图片</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p> </p>
<p> </p>
<p> </p>
<p> </p>
<p> </p>
<ul>
<li>这两个方法也是对应到 SeetaFace6 中 活体检测相关方法。</li>
<li>如果检测失败则返回 <strong><em>AntiSpoofingStatus.Error。</em></strong></li>
</ul>
<ul>
<li><em><strong>AntiSpoofing</strong></em><strong> </strong>的返回值 可能为 <strong><em>AntiSpoofingStatus.Real</em></strong>、<strong><em><strong><em>AntiSpoofingStatus.Spoof </em></strong></em></strong>或 <strong><em><strong><em><strong><em>AntiSpoofingStatus.Fuzzy。</em></strong></em></strong></em></strong></li>
<li><em><strong>AntiSpoofingVideo</strong></em> 的返回值 可能为<em><strong><em><strong><em> <strong><em>AntiSpoofingStatus.Real</em></strong></em></strong></em></strong></em>、<em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em>AntiSpoofingStatus.Spoof</em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em>、<em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em>AntiSpoofingStatus.<em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em>Fuzzy</em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em></em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em>或<em><strong><em><strong><em> <strong><em><strong><em><strong><em>AntiSpoofingStatus.Detecting。</em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em>
<ul>
<li><em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em> <em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em><strong><em>AntiSpoofingStatus.Detecting </em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em></em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em></strong></em>说明传入的图片数量还不够检测，需要继续调用此方法传入 Bitmap<em><em><em><em><em><em><em><em><em><em><em><em>。</em></em></em></em></em></em></em></em></em></em></em></em></li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><strong><em>AntiSpoofingStatus </em></strong>枚举的各个值的含义注释中都有说明</p>
<p>关于 <em>global</em> 参数：活体检测方法默认是局部检测，如果要全局检测请使用 global 参数指定</p>
<ul>
<li>false: 局部活体检测 - 是对具体人脸的成像细节通过算法分析，区别是一次成像和二次成像，如果是二次成像则认为是出现了攻击。【需要 <em><strong>fas_first.csta </strong></em>模型 】</li>
<li>true: 全局活体检测 - 就是对图片整体做检测，主要是判断是否出现了活体检测潜在的攻击介质，如手机、平板、照片等等。【需要 <em><strong>fas_first.csta </strong></em>、<em><strong><em><strong>fas_second.csta</strong></em> </strong></em>模型 】 </li>
</ul>
<h4>2. 扩展方法</h4>
<p>引用 <em><strong>ViewFaceCore.Sharp.Extends</strong></em><strong> </strong>命名空间，即可使用一下扩展方法：</p>
<table border="0" align="left">
<tbody>
<tr>
<td><strong>方法名</strong></td>
<td><strong>返回值</strong></td>
<td><strong>参数列表</strong></td>
<td><strong>备注</strong></td>
</tr>
<tr>
<td>AntiSpoofingVideo</td>
<td>AntiSpoofingStatus</td>
<td>Bitmap[] bitmap, FaceInfo info, FaceMarkPoint[] points, bool global</td>
<td>检测图片数组</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p> </p>
<p> </p>
<p> </p>
<p> 此方法可以让你检测视频中的人脸，你需要读取视频，比提取每一帧图像，然后指定要检测的人脸索引，即可进行检测。</p>
<h3>四、参与项目</h3>
<p>你需要按照 SeetaFace6 文档 说明，并下载相关的开发包以及模型</p>
<ul>
<li>可以将开发包的 <em><strong>lib 目录 </strong></em>和 <em><strong>include 目录</strong></em> 放至 <em><strong>C:\vclib\seeta </strong></em>下 ，所有模型文件放到 <em><strong>C:\vclib\seeta\model </strong></em>目录下</li>
<ul>
<li>然后按照 github 上的编译指引进行编译。</li>
</ul>
<li>也可以放在自定义的目录中
<ul>
<li>此时需要配置 ViewFace 项目中各个路径，确保各个依赖引用能被正确的加载。</li>
<li>修改 ViewFaceCore 项目的编译命令，确保生成时可以将最新的文件复制到生成目录。</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><strong style="font-size: 1.17em">五、也许…</strong></p>
<ul>
<li><strong>此项目还未实现 SeetaFace6 中的许多特性，也许：</strong></li>
</ul>
<p> 想起 GitHub 密码，持续更新…<br> <span style="text-decoration: line-through; background-color: rgba(51, 51, 51, 1); color: rgba(192, 192, 192, 1)">删除代码仓库跑路…</span></p>
<ul>
<li><strong>如果在使用过程中遇到问题，你也许可以：</strong></li>
</ul>
<p> 在 GitHub 报告Bug…<br> 向我 发送邮件</p>
<p> </p>
<p><em><strong>人脸跟踪、人脸属性、质量评估、眼睛状态 Coming soon ...</strong></em></p>
<p> </p><br><br>
来源：https://www.cnblogs.com/view12138/p/ViewFaceCore_v2.html
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