# alibabacloud-AnalyticDB-python-demo-face-recognition
**Repository Path**: aliyun/alibabacloud-AnalyticDB-python-demo-face-recognition
## Basic Information
- **Project Name**: alibabacloud-AnalyticDB-python-demo-face-recognition
- **Description**: alibabacloud-AnalyticDB-python-demo-face-recognition
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-08
- **Last Updated**: 2025-07-27
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
## OLAP春季校招目前有大量职位空缺,详情请见: https://zhuanlan.zhihu.com/p/119119369, 有兴趣的想要内推的同学请将简历发至edwin.sc@alibaba-inc.com
## 简介
本方案通过AnalyticDB和人脸识别, 眼部特征识别, 口罩识别算法搭建了一套针对新冠肺炎疫情的小区出入管理系统. 可以支持戴口罩情景下的人脸识别.
1. 自动登记入册小区人口基本信息和人脸特征,界面如下:
2. 通过摄像头自动做人脸识别,返回来访者家庭的所有出入记录. 方便社区管理者进行高效的出入管理,在当前疫情环境下, 人们普遍佩戴口罩, 去掉口罩会增加肺炎感染的风险, 所以本方案提供一套支持戴口罩情况下人脸识别的算法. 演示效果如下:
3. 可以通过人脸照片和结构化信息的任意组合来检索住户的来访记录,并提供统计分析能力,为小区管理者提供全局度量数据.
## 使用方法:
### 安装[docker](https://www.docker.com/)
### 生成docker镜像或下载docker镜像
#### 直接下载docker镜像(推荐):
[地址](https://adbvdb.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/adb_face/adb_face.tar.gz
)
下载后解压tar xzvf 解压缩tar xzvf adb_face.docker.tar.gz
进入解压后的目录: cd adb_face
加载docker镜像: docker load -i adb_face.docker.tar
#### 生成docker镜像
从[这里](https://adbvdb.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/adb_face/adb_models.tar.gz
)下载AnalyticDB模型然后解压至(需要先解压) app/tf_serving/
从[这里](https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2#4-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8B%E8%BD%BD)下载Seetaface模型fd_2_00.dat, pd_2_00_pts5.dat 摆放至 SeetaFace2/python/resource/
```commandline
cd docker
sh build.sh
```
### 启动docker镜像:
获得AnalyticDB连接串. 可以加入下方钉钉群免费试用.
```commandline
cd start
cp config_template config.yml
# 将链接信息填入config.yml
sh start.sh
```
打开chrome访问localhost:8000
有问题可以加入AnalyticDB的向量团队钉钉沟通群, 钉钉群号:30066959.
## License
Apache 2.0
## 依赖
本项目依赖Seetaface2引擎:https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2