Awesome GitHub RepositoriesFace Analysis

Faceswap is a comprehensive framework for automated media manipulation and neural face synthesis. It provides a modular pipeline that manages the entire lifecycle of facial feature extraction, deep learning model training, and image conversion. By coordinating complex computer vision workflows, the system enables users to map facial identities between source and destination datasets while maintaining structural alignment and lighting consistency across video frames. The project distinguishes itself through a highly extensible plugin-based architecture that handles hardware-accelerated process

face-api.js is a TensorFlow.js face recognition library and browser-based computer vision API. It provides tools for performing face detection, recognition, and landmark prediction within browsers and Node.js. The library includes a biometric identity descriptor generator that creates numerical vectors to compare identity and similarity between images. It features a facial landmark detection tool for mapping sixty-eight specific coordinate points on a face, as well as an age and gender estimation model. Its capabilities cover real-time facial analysis, including the recognition of facial exp

MMPose is a PyTorch-based pose estimation toolbox and deep learning training pipeline designed for detecting 2D and 3D keypoints on humans, animals, and faces. It serves as a computer vision model zoo and a framework for both 2D pose estimation and 3D pose lifting. The project is distinguished by its modular architecture and extensibility, employing a registry-based system and hierarchical configurations to allow for custom algorithm integration and model pipeline customization. It supports diverse estimation paradigms, including top-down, bottom-up, and two-stage pose lifting workflows. The

SynapseML es una biblioteca de machine learning de Apache Spark diseñada para construir y escalar flujos de trabajo de machine learning y pipelines de datos a través de clústeres distribuidos. Sirve como framework de pipeline de machine learning distribuido y motor de inferencia distribuido para ejecutar predicciones aceleradas por hardware y tareas de deep learning en conjuntos de datos a gran escala. El proyecto funciona como una capa de integración de IA en la nube, permitiendo a los usuarios aplicar servicios de inteligencia artificial preentrenados para texto, visión y voz dentro de pipelines distribuidos. También incluye un conjunto dedicado de herramientas para la detección de anomalías distribuida para identificar valores atípicos multivariados y de series temporales en datos de alta dimensión. La biblioteca cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo visión artificial distribuida para análisis de rostros e imágenes, procesamiento de lenguaje natural escalable para análisis de texto y traducción, y el entrenamiento de árboles de decisión potenciados por gradiente (gradient boosted decision trees). Proporciona herramientas para búsqueda de similitud mediante modelado de k-vecinos más cercanos, explicabilidad de modelos mediante atribución de características y la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje por refuerzo. El sistema utiliza una arquitectura de pipeline componible y admite la inferencia de modelos basada en ONNX para compatibilidad multiplataforma.

Mmlspark es un framework distribuido para ejecutar modelos de machine learning, transformaciones de datos e integraciones de servicios de IA a través de clústeres de Apache Spark. Funciona como una biblioteca de machine learning distribuida y orquestador de pipelines, permitiendo a los usuarios integrar servicios cognitivos preentrenados y modelos personalizados en flujos de trabajo de procesamiento por lotes y streaming a gran escala. El proyecto se distingue por su capacidad para incorporar servicios de IA externos y API web directamente en pipelines de big data para análisis de texto y visión. Proporciona un framework de entrenamiento de modelos escalable que coordina tareas de potenciación de gradiente (gradient boosting) y clasificación a través de clústeres de cómputo elásticamente redimensionables, utilizando aceleración por hardware para la inferencia de modelos distribuida. El conjunto de herramientas cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo análisis de contenido multimodal para imagen, voz y texto, así como detección de anomalías avanzada para datos de series temporales y multivariados. Incluye utilidades para la featurización de datos, la ejecución de modelos ONNX y herramientas de IA responsable para la auditoría de equidad de modelos y la interpretación de predicciones utilizando valores de contribución aditivos. El framework también proporciona una interfaz de acceso a datos unificada para leer y escribir a través de diversas bases de datos y sistemas de almacenamiento en la nube.

lite.ai.toolkit es un toolkit de visión artificial en C++ diseñado para el despliegue de IA en el borde (edge). Permite la ejecución de modelos preentrenados para detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación en dispositivos con recursos limitados. El proyecto cuenta con un motor de inferencia multi-backend que admite el runtime de modelos ONNX, permitiendo que los modelos de IA se ejecuten en diferentes objetivos de hardware. Incluye un pipeline acelerado por GPU específicamente para hardware NVIDIA para reducir la latencia y aumentar la velocidad de procesamiento. El toolkit cubre una amplia gama de capacidades de análisis facial, incluyendo detección de emociones, estimación de género y edad, y análisis de pose de cabeza. También proporciona herramientas para el reconocimiento facial mediante la extracción de embeddings de características y el cálculo de similitud de coseno para verificar identidades. Las capacidades adicionales incluyen el matting de imágenes para el aislamiento del primer plano, la colorización de imágenes en escala de grises y la transferencia de estilo artístico.

This project provides a high-resolution face dataset consisting of 70,000 human face images in PNG format. It serves as a curated library of aligned images and facial landmark data designed for generative model training, facial recognition, and image synthesis research. The dataset includes machine-readable metadata that pairs images with precise facial coordinate points, source URLs, and copyright information. This coordinate data enables the transformation of raw photos into a standardized 1024x1024 pixel resolution through landmark-based alignment and cropping. The repository includes aut

3DDFA is a 3D face reconstruction tool that generates three-dimensional facial meshes and 68 structural landmarks from a single two-dimensional input image. The project provides utilities for estimating facial pose and depth maps to determine the orientation and position of a face. It includes a geometry exporter to save reconstructed facial shapes into standard file formats for use in external 3D modeling software. The software further covers automated face cropping using landmark-based and landmark-free identification methods, as well as the extraction of specialized mathematical represent

Human is a TensorFlow.js computer vision library used for face, body, and hand tracking within the browser or Node.js. It provides a framework for human pose and gesture tracking, facial recognition, and biometric liveness detection to verify a live human presence. The project distinguishes itself through a full suite of identity and motion tools, including a facial recognition framework that generates embeddings for similarity matching and a background segmenter for separating humans from their environment. It incorporates a liveness detector to prevent spoofing during facial analysis. The

Este repositorio sirve como recurso educativo para aprender deep learning y desarrollo de redes neuronales a través del framework Keras. Proporciona una colección de tutoriales interactivos y muestras de código documentadas diseñadas para guiar a los usuarios a través de la construcción, entrenamiento y evaluación de modelos de machine learning. El proyecto se centra en implementaciones prácticas en varios dominios, incluyendo visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos secuenciales. Los usuarios pueden explorar flujos de trabajo para clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial, así como técnicas para transformar texto en formatos legibles por máquina. Los materiales están organizados como una serie de Jupyter notebooks, permitiendo la ejecución iterativa y la visualización en tiempo real de las métricas de entrenamiento del modelo. Estos notebooks demuestran cómo utilizar interfaces de alto nivel para gestionar operaciones matemáticas complejas, preprocesamiento de datos y composición modular de modelos basada en capas.