代码拉取完成，页面将自动刷新
同步操作将从 open-visual/face-search 强制同步，此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改，且无法恢复！！！
确定后同步将在后台操作，完成时将刷新页面，请耐心等待。
本项目是阿里云视觉智能开放平台的人脸1：N的开源替代，项目中使用的模型均为开源模型，项目支持milvus和proxima向量存储库，并具有较高的自定义能力。
项目使用纯Java开发，免去使用Python带来的服务不稳定性。
1：N是通过采集某人的人像后，从海量的人像数据底库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像，通过数据库的比对找出"你是谁"，常见的办公楼宇的人脸考勤门禁、社区门禁、工地考勤、会签等等场景。
M：N 是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程。M:N作为一种动态人脸比对，其使用率非常高，能充分应用于多种场景，例如公共安防，迎宾，机器人应用等。
欢迎大家贡献代码，如果你觉得项目还不错，请给个star。
1、spring boot
2、onnx
3、milvus
4、proxima
2、PCN
在线文档：文档-1.1.0
swagger文档：启动项目且开启swagger，访问：host:port/doc.html, 如 http://127.0.0.1:8080/doc.html
<dependency>
<groupId>com.visual.face.search</groupId>
<artifactId>face-search-client</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
使用restful接口：文档-1.1.0
1、使用milvus作为向量搜索引擎
docker-compose -f docker-compose-milvus.yml --compatibility up -d
2、使用proxima作为向量搜索引擎
docker-compose -f docker-compose-proxima.yml --compatibility up -d
1、克隆项目
git clone https://gitee.com/open-visual/face-search.git
2、项目打包
cd face-search && sh scripts/docker_build.sh
| 参数 | 描述 | 默认值 | 可选值 |
|---|---|---|---|
| VISUAL_SWAGGER_ENABLE | 是否开启swagger | true | |
| SPRING_DATASOURCE_URL | 数据库地址 | ||
| SPRING_DATASOURCE_USERNAME | 数据库用户名 | ||
| SPRING_DATASOURCE_PASSWORD | 数据库密码 | ||
| VISUAL_ENGINE_SELECTED | 向量存储引擎 | proxima | proxima,milvus |
| VISUAL_ENGINE_PROXIMA_HOST | PROXIMA地址 | VISUAL_ENGINE_SELECTED=proxima时生效 | |
| VISUAL_ENGINE_PROXIMA_PORT | PROXIMA端口 | 16000 | VISUAL_ENGINE_SELECTED=proxima时生效 |
| VISUAL_ENGINE_MILVUS_HOST | MILVUS地址 | VISUAL_ENGINE_SELECTED=milvus时生效 | |
| VISUAL_ENGINE_MILVUS_PORT | MILVUS端口 | 19530 | VISUAL_ENGINE_SELECTED=milvus时生效 |
| VISUAL_MODEL_FACEDETECTION_NAME | 人脸检测模型名称 | PcnNetworkFaceDetection | PcnNetworkFaceDetection，InsightScrfdFaceDetection |
| VISUAL_MODEL_FACEDETECTION_BACKUP_NAME | 备用人脸检测模型名称 | InsightScrfdFaceDetection | PcnNetworkFaceDetection，InsightScrfdFaceDetection |
| VISUAL_MODEL_FACEKEYPOINT_NAME | 人脸关键点模型名称 | InsightCoordFaceKeyPoint | InsightCoordFaceKeyPoint |
| VISUAL_MODEL_FACEALIGNMENT_NAME | 人脸对齐模型名称 | Simple106pFaceAlignment | Simple106pFaceAlignment，Simple005pFaceAlignment |
| VISUAL_MODEL_FACERECOGNITION_NAME | 人脸特征提取模型名称 | InsightArcFaceRecognition | InsightArcFaceRecognition |
项目中为了提高人脸的检出率，使用了主要和次要的人脸检测模型，目前实现了两种人脸检测模型insightface和PCN，在docker的服务中，默认主服务为PCN，备用服务为insightface。insightface的效率高，但针对于旋转了大角度的人脸检出率不高，而pcn则可以识别大角度旋转的图片，但效率低一些。若图像均为正脸的图像，建议使用insightface为主模型，pcn为备用模型，如何切换，请查看部署参数。
在测试过程中，针对milvus和proxima，发现proxima的速度比milvus稍快，但稳定性没有milvus好，线上服务使用时，还是建议使用milvus作为向量检索引擎。
测试用例：face-search-test测试用例-FaceSearchExample
钉钉交流群
关注微信公众号回复：钉钉群
微信交流群
关注微信公众号回复：微信群
微信公众号：关注一下，是对我最大的支持
此处可能存在不合适展示的内容，页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容，可点击提交进行申诉，我们将尽快为您处理。