多人姿态估计、情感识别、面部识别及静默活体检测

简介：
本研究聚焦于多人姿态估计、情感识别、面部识别以及静默活体检测技术，探索其在智能感知领域的应用与挑战。 这个开源项目提供了一种基于静默活体检测技术的综合性解决方案，用于判断出现在机器前的人脸是真实的还是伪造的。该项目通过开放源代码的活体模型训练架构、数据预处理方法、模型训练与测试脚本以及测试用APK文件，为研究者和开发者提供了全面的工具集，帮助他们快速搭建并测试活体检测系统。 在当前人脸识别领域中，活体检测技术具有重要意义，能够有效应对各种欺诈行为，如使用纸质照片或硅胶面具等虚假人脸。项目采用了基于傅里叶频谱图辅助监督的静默活体检测方法，并利用真伪脸在频域上的差异来构建高效的活体检测模型。 此外，该项目还集成了多项人工智能技术，包括人脸识别、情绪识别以及多人姿态估计等功能，为用户提供更全面的服务。借助PyQt5等工具，项目展示了群体课堂专注度分析、考试作弊系统和动态点名功能的演示界面（Qt Demo），提供了丰富的解决方案供教育领域及企业应用。 在技术层面，该项目基于Python 3.7、PyQt5和Pytorch1.8.1框架开发，并建议使用GPU加速以获得更好的性能。同时，项目还提供了一个详细的requirements.txt文件来帮助用户查看并配置所需的环境设置。