对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传

使用Pytorch进行人脸识别 Python 3.7 3.6 3.5 地位 这是pytorch中Inception Resnet（V1）模型的存储库，已在VGGFace2和CASIA-Webface上进行了预训练。 使用从David Sandberg的移植的参数来初始化Pytorch模型权重。 此回购中还包括用于推理之前的人脸检测的MTCNN的有效pytorch实现。 这些模型也经过预训练。 据我们所知，这是最快的MTCNN实现。 目录 视频流中的人脸跟踪 使用新数据微调预训练模型 Facenet-PyTorch中的MTCNN指南 人脸检测套件的性能比较 FastMTCNN算法 与Docker一起运行 在您自己的git项目中使用此仓库 将参数从Tensorflow转换为Pytorch 参考 快速开始 安装： # With pip: pip install facene