# Ultra_HD_face_recognition_system

**Repository Path**: oaapao/graduation-project

## Basic Information

- **Project Name**: Ultra_HD_face_recognition_system
- **Description**: 人脸识别是通过人的脸部信息进行身份识别的技术，该技术广泛应用在安防和支付等领域。随着智慧城市的建设和超高清摄像头的逐渐启用，需处理的视频数据量增长迅猛，给人脸识别计算效率带来新的挑战。此外，现有人脸识别模型通常基于深度神经网络，模型参数量大且计算代价高，难以应用在计算资源有限的任务。因此，本项目需要针对人脸识别的计算效率开展研究。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-02-13
- **Last Updated**: 2022-06-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 人脸识别, GPU, 人脸检测, CNN, 深度学习

## README

# 超高清影像的人脸识别算法研究及GPU加速实现

#### 介绍

人脸识别是通过人的脸部信息进行身份识别的技术，该技术广泛应用在安防和支付等领域。随着智慧城市的建设和超高清摄像头的逐渐启用，需处理的视频数据量增长迅猛，给人脸识别计算效率带来新的挑战。此外，现有人脸识别模型通常基于深度神经网络，模型参数量大且计算代价高，难以应用在计算资源有限的任务。因此，本项目需要针对人脸识别的计算效率开展研究。

#### 软件架构

```shell
.
├── align
├── demo
│   └── result
├── detection
│   ├── detect_result
│   ├── model
│   └── train
│       ├── evaluate
│       └── jobs
└── recognition
    ├── face_db
    │   └── images
    ├── inference
    ├── model
    │   └── pre-trained
    └── train
        ├── data
        └── dataloader

```

#### 安装教程

1. ```conda create -n myenv```
2. ```conda activate myenv```
3. ```pip install -r requirenments```

#### 使用说明

1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx

#### 参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request