150 lines
17 KiB
Markdown
150 lines
17 KiB
Markdown
## О проекте
|
||
Главная ссылка: https://github.com/matiasdelellis/facerecognition
|
||
|
||
# Распознавание лиц
|
||
|
||
|
||
[](https://scrutinizer-ci.com/g/matiasdelellis/facerecognition/?branch=master)
|
||
[](https://scrutinizer-ci.com/g/matiasdelellis/facerecognition/?branch=master)
|
||
[](https://www.codacy.com/app/stalker314314/facerecognition?utm_source=github.com&utm_medium=referral&utm_content=matiasdelellis/facerecognition&utm_campaign=Badge_Grade)
|
||
|
||
[](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html)
|
||
|
||
Приложение Nextcloud, реализующее базовую систему распознавания лиц.
|
||
|
||
FaceRecognition — это приложение Nextcloud, цель которого — распознавание, анализ и агрегация данных о лицах на изображениях пользователей, предоставление дополнительных функций на основе этой информации, все с встроенной конфиденциальностью Nextcloud. Представьте себе Google Photos, но только для лиц (без распознавания объектов...) и таким образом, что ваши изображения никогда не покидают ваш экземпляр Nextcloud. :smiley:
|
||
|
||
Приложение отслеживает создание новых файлов изображений и ставит их в очередь на последующий анализ. Запланированная задача (или администратор по требованию) берет эту очередь и анализирует изображения на предмет лиц и, если возможно, идентифицирует их, группируя по сходству.
|
||
|
||
|
||
|
||
## Как это использовать?
|
||
|
||
Администратор должен правильно настроить приложение, и как только оно заработает, пользователь должен согласиться на анализ своих изображений для поиска своих друзей.
|
||
Наконец, пользователь может использовать приложение тремя способами:
|
||
|
||
1. В настройках пользователя есть панель "Распознавание лиц", где каждый пользователь должен в первую очередь включить анализ. После включения вы постепенно увидите открытие ваших друзей, и сможете присвоить им имена.
|
||
2. В приложении для файлов пользователь может искать, вводя имя друга, и это покажет все фотографии.
|
||
3. В боковой панели приложения для файлов добавлена вкладка "Люди", где вы можете видеть список ваших друзей на фото и переименовывать их. Также можно выбрать папки, которые вы хотите игнорировать для процесса.
|
||
4. В боковой панели приложения "Фотографии" добавлена вкладка "Люди", где вы можете видеть список ваших друзей на фото и переименовывать их.
|
||
|
||
## Пожертвования
|
||
|
||
Если вы хотите поддержать создание и поддержку этого программного обеспечения, рассмотрите возможность пожертвования.
|
||
|
||
[](https://github.com/matiasdelellis/facerecognition/wiki/Donate)
|
||
[](https://github.com/matiasdelellis/facerecognition/wiki/Donate)
|
||
[](https://github.com/matiasdelellis/facerecognition/wiki/Donate)
|
||
|
||
## Установка, настройка и использование
|
||
|
||
#### Требования
|
||
|
||
* Nextcloud 22+
|
||
* [Привязки Dlib PHP](https://github.com/goodspb/pdlib)
|
||
* [PHP Bzip2](https://www.php.net/manual/en/book.bzip2.php)
|
||
* 1 ГБ оперативной памяти
|
||
|
||
#### Установка
|
||
|
||
Идеально, если вы выполните требования, вы можете установить и активировать его из магазина приложений Nextcloud. Для подробной и дополнительной информации читайте документацию об [установке](https://github.com/matiasdelellis/facerecognition/wiki/Installation).
|
||
|
||
#### Настройка
|
||
|
||
Перед началом анализа изображений вы должны указать, сколько памяти вы хотите выделить для обработки изображений, а затем должны правильно установить и настроить предварительно обученные модели, используя команду `occ face:setup`. Для подробной и дополнительной информации читайте документацию о [моделях](https://github.com/matiasdelellis/facerecognition/wiki/Models#install-models).
|
||
|
||
Затем вы должны указать размер изображений, используемых во временных файлах из панели настроек Nextcloud. Эта настройка будет зависеть от вашей установки и иметь прямое влияние на потребление памяти. Для подробной и дополнительной информации читайте документацию о [временных файлах](https://github.com/matiasdelellis/facerecognition/wiki/Settings#temporary-files).
|
||
|
||
#### Тестирование приложения
|
||
|
||
Мы рекомендуем интенсивно тестировать приложение перед началом анализа реальных данных пользователей. Для этого вы можете создать нового пользователя в вашем экземпляре Nextcloud и загрузить несколько фотографий из интернета. Затем вы должны выполнить команду `occ face:background_job -u new_user -t 900` для этого пользователя и оценить результат. Для подробной и дополнительной информации читайте документацию к этой команде ниже.
|
||
|
||
#### Планирование фоновой задачи
|
||
|
||
Приложение предназначено для работы как запланированная задача. Это позволяет анализировать фотографии и постепенно показывать результаты пользователю. Вы можете узнать о некоторых способах настройки этого в нашей документации о [планировании фоновых задач](https://github.com/matiasdelellis/facerecognition/wiki/Schedule-Background-Task).
|
||
|
||
## Команды occ
|
||
|
||
Приложение добавляет команды в [интерфейс командной строки Nextcloud](https://docs.nextcloud.com/server/latest/admin_manual/configuration_server/occ_command.html).
|
||
|
||
#### Начальная настройка
|
||
|
||
`occ face:setup [-M|--memory MEMORY] [-m|--model MODEL]`
|
||
|
||
Эта команда отвечает за выполнение необходимых настроек для использования приложения.
|
||
|
||
Если указан `MEMORY`, она установит максимальную память, используемую для обработки изображений. Это значение будет ограничено доступной памятью системы и конфигурацией PHP. Вы можете использовать числа в байтах (1073741824 для 1GB), или с суффиксом единиц (1024M или 1G), но обратите внимание, что это без пробела.
|
||
|
||
Если указан `MODEL_ID`, будет установлена предварительно обученная модель для распознавания лиц.
|
||
|
||
Вы должны выполнить обе настройки перед продолжением любой команды приложения. Если вы не укажете ни одну из этих опций, команда вернет текущую конфигурацию.
|
||
|
||
#### Анализ лиц
|
||
|
||
`occ face:background_job [-u|--user_id USER_ID] [-t|--timeout TIMEOUT] [--defer-clustering] [-M|--max_image_area MAX_IMAGE_AREA]`
|
||
|
||
Эта команда выполняет всю работу. Она отвечает за поиск изображений, их анализ и кластеризацию найденных на них лиц в группы похожих людей.
|
||
|
||
Будьте осторожны, эта команда может потреблять много CPU и памяти! Перед тем как поместить ее в cron job, рекомендуется попробовать вручную, чтобы убедиться, что у вас есть все необходимое и достаточно ресурсов на вашем компьютере.
|
||
|
||
Команда предназначена для непрерывной работы, поэтому вы захотите настроить ее на выполнение через cron время от времени, вместе с указанным таймаутом. Она может быть запущена каждые 15 минут с таймаутом `-t 900` (таким образом, она сама остановится через 15 минут, и cron запустит ее снова), или один раз в день с таймаутом 2 часа, как `-t 7200`.
|
||
|
||
Если указан `USER_ID`, она будет циклически обрабатывать файлы данного пользователя. Имейте в виду, что каждый пользователь должен индивидуально включить анализ, в противном случае эта команда проигнорирует пользователя.
|
||
|
||
Если указан `TIMEOUT`, она остановится после указанных секунд и продолжит в следующем исполнении. Используйте это значение в сочетании с временем запланированной задачи для распределения нагрузки на систему в течение дня.
|
||
|
||
Если указан `MAX_IMAGE_AREA`, это ограничит максимальную площадь (в пикселях^2) изображения, которое подается в нейронную сеть, эффективно снижая необходимую память. Используйте это, если распознавание лиц случайно завершается с ошибкой.
|
||
|
||
Если используется опция `--defer-clustering`, она изменит порядок выполнения процесса, откладывая кластеризацию лиц в конец анализа, чтобы получить лица в одном выполнении команды.
|
||
|
||
#### Создание альбомов в приложении Фотографии
|
||
|
||
`face:sync-albums [-u|--user_id USER_ID]`
|
||
|
||
Эта команда создает фотоальбомы в приложении Nexcloud Photos с фотографиями каждого найденного человека.
|
||
|
||
Обратите внимание, что эти альбомы можно редактировать в приложении Photos, и любые изменения будут игнорироваться и отменены при следующем выполнении этой команды.
|
||
|
||
Эта команда также предназначена для регулярного выполнения, чтобы синхронизировать любые изменения пользователя, так как эта команда является единственной, которая будет обновлять альбомы.
|
||
|
||
Если указан `USER_ID`, она просто синхронизирует альбомы для этого пользователя.
|
||
|
||
#### Сброс информации
|
||
|
||
`occ face:reset [--all] [--model] [--image-errors] [--clustering] [-u|--user_id USER_ID]`
|
||
|
||
Эта команда может полностью стереть все изображения, лица и кластеры лиц. Она идеальна, если вы хотите начать с чистого листа по какой-либо причине.
|
||
|
||
Вы должны указать, хотите ли вы полностью сбросить базу данных `[--all]` или только текущую модель `[--model]` и все изображения должны быть проанализированы снова, или вы можете сбросить только кластеризацию лиц `[--clustering]` и только кластеризация должна быть выполнена снова, или сбросить только изображения, которые имели ошибки `[--image-errors]`, чтобы попытаться проанализировать их снова.
|
||
|
||
Если указан `USER_ID`, она просто сбросит информацию конкретного пользователя.
|
||
|
||
#### Миграция моделей
|
||
|
||
`occ face:migrate [-m|--model_id MODEL_ID] [-u|--user_id USER_ID]`
|
||
|
||
Эта команда позволяет мигрировать лица, полученные в одной модели, в новую. Обратите внимание, что имена лиц не мигрируются, и пользователь должен переименовать их снова.
|
||
Всегда рекомендуется анализировать с нуля любую настроенную модель, но вы можете сэкономить много времени, мигрируя ее.
|
||
|
||
Вы должны указать, какую модель вы хотите мигрировать, используя опцию `MODEL_ID`.
|
||
|
||
Если указан `USER_ID`, просто мигрируйте лица для данного пользователя.
|
||
|
||
#### Статистика
|
||
|
||
`occ face:stats [-u|--user_id USER_ID] [-j|--json]`
|
||
|
||
Эта команда возвращает сводку количества изображений, лиц и найденных лиц.
|
||
|
||
Если указан `USER_ID`, возвращает статистику только для данного пользователя.
|
||
|
||
Если используется аргумент `--json`, она выводит статистику в формате json, более подходящем для анализа с другими инструментами.
|
||
|
||
#### Прогресс
|
||
|
||
`occ face:progress`
|
||
|
||
Эта команда просто возвращает прогресс анализа и оценочное время до завершения.
|
||
|
||
Если используется аргумент `--json`, она выводит статистику в формате json, более подходящем для анализа с другими инструментами.
|