DeepFace 简介
DeepFace[1] 是一个用于 Python 的轻量级人脸识别和面部属性分析（年龄、性别、情绪和种族）库。
DeepFace 利用深度学习进行人脸识别和分析，它通过封装多种先进的人脸识别模型，提供了一个简单易用的接口。用户无需深入了解背后的复杂过程，只需通过简单的函数调用来实现面部识别和属性分析。
它是一个混合型人脸识别框架，集成了多种最新的模型，如 VGG-Face、FaceNet、OpenFace、DeepFace、DeepID、ArcFace、Dlib、SFace 和 GhostFaceNet。
项目特点
主要特点
-
混合框架：集成了多种顶尖的人脸识别模型。 -
轻量级：易于安装和使用，对系统资源消耗小。 -
功能丰富：支持面部检测、对齐、特征提取、验证和识别等多种功能。 -
易于使用：提供简洁的API，用户可以轻松地调用各种功能。 -
实时分析：支持对实时视频流进行面部识别和属性分析。
使用场景
DeepFace 可用于多种应用场景，包括但不限于：
-
安全验证：用于身份验证和访问控制。 -
社交媒体：自动识别和标记照片中的人物。 -
零售分析：分析顾客的性别、年龄等属性，以优化营销策略。 -
情感分析：通过分析面部表情来评估顾客的情绪反应。
项目使用
安装
DeepFace 可以通过 PyPI 安装：
pip install deepface
或者从源代码安装：
git clone https://github.com/serengil/deepface.git
cd deepface
pip install -e .
面部验证
验证两张面孔图片是否属于同一个人：
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path="img1.jpg", img2_path="img2.jpg")
面部识别
在数据库中查找输入图像的身份：
dfs = DeepFace.find(img_path="img1.jpg", db_path="C:/workspace/my_db")
获取嵌入向量
获取面部图像的多维向量表示：
embedding_objs = DeepFace.represent(img_path="img.jpg")
面部属性分析
分析面部图像的年龄、性别、种族和情绪等属性：
objs = DeepFace.analyze(img_path="img4.jpg", actions=['age', 'gender', 'race', 'emotion'])
参考文档
-
API 文档[2]
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~
Github地址: https://github.com/serengil/deepface
[2]
API 文档: https://github.com/serengil/deepface/tree/master/deepface/api/src
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：13.4K+ Star！DeepFace：一个轻量级人脸识别和面部属性分析库
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/315022.html
