【官方框架地址】

https://github.com/derronqi/yolov8-face
【算法介绍】

YOLOv8-face是基于YOLOv8（You Only Look Once, version 8）算法的变体，专门针对人脸关键点检测进行了优化。YOLO系列算法是目前深度学习领域里最为著名的目标检测算法之一，以其高速度和高精度而广受欢迎。YOLOv8-face在此基础上，专注于提取人脸的五个主要关键点，即双眼、鼻尖和两侧嘴角，这在很多领域，如生物特征识别、情绪分析、增强现实等有着重要的应用。

### 算法特点

#### 高效率
YOLOv8-face继承了YOLO系列算法的高效特性，能够实现实时的人脸关键点检测，适用于需要快速响应的场景。

#### 准确性
该算法通过深度学习技术，训练了大量的人脸数据，能够精准地定位五点关键点的位置，即使在复杂的背景、不同的光照条件或者面部表情变化的情况下也能保持较高的准确率。

#### 简化的流程
在传统的多阶段检测流程中，YOLOv8-face提供了一种端到端的解决方案，简化了人脸检测和关键点定位的工作流程。

#### 灵活性
YOLOv8-face支持多种尺寸的输入图像，并且在不同的硬件配置上都能够良好运行，包括CPU、GPU以及移动设备。

### 应用领域

#### 生物识别
在安全和监控领域，人脸识别技术是非常关键的一环，YOLOv8-face可以快速准确地捕捉到人脸关键点，用于进一步的身份验证。

#### 人机交互
在人机交互系统中，通过分析用户的面部表情和眼部运动，可以提升交云系统的智能性和互动体验。

#### 增强现实
在增强现实应用中，YOLOv8-face能够帮助系统准确地捕捉到用户的面部特征，从而实现更加自然和逼真的图像叠加效果。

#### 娱乐与社交
在社交媒体和娱乐应用中，人脸滤镜和表情捕捉正变得越来越流行，YOLOv8-face可以为这些功能提供高效的技术支持。

#### 医疗健康
在遥感医疗和表情疗法中，对患者面部关键点的监测可能有助于分析情绪变化，对于情绪障碍或心理健康的治疗具有潜在的应用价值。

总的来说，YOLOv8-face作为一个优化后的人脸关键点检测工具，它在速度和精度上的优势使其在多个领域都有着广泛的应用前景，特别是在实时处理和高精度要求的场合下表现突出。

【效果展示】

【实现部分代码】

.版本 2
.支持库 spec

人脸关键点_加载模型 (取运行目录 () ＋ “\yolov8n-face.onnx”, 0.6, 0.45)
识别结果 ＝ 人脸关键点_检测识别_从文件 (“test.jpg”)
调试输出 (识别结果)
人脸关键点_释放资源 ()
绘制结果 (读入文件 (“test.jpg”), 识别结果)

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1ve411273y/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee
【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88730885
【测试环境】

易语言5.93

opencv4.7.0