deepface

DeepFace 项目介绍

概述

DeepFace 是一个轻量级的 Python 框架，专注于人脸识别及面部属性分析（如年龄、性别、情绪和种族）。此框架封装了一系列先进的模型，包括 VGG-Face、FaceNet、OpenFace、DeepFace、DeepID、ArcFace、Dlib、SFace 和 GhostFaceNet，它们的识别准确率甚至超过了人类识别脸部的水平（人类为 97.53%）。

安装

DeepFace 的安装非常简便，最简单的方式是通过 PyPI 下载：

$ pip install deepface

或者，你也可以通过克隆源代码进行安装，以体验未在 PyPI 发布的更新功能：

$ git clone https://github.com/serengil/deepface.git
$ cd deepface
$ pip install -e .

现代人脸识别流程

DeepFace 集成了现代人脸识别流程的五个常见阶段：检测、对齐、归一化、表示和验证。用户只需调用相应的函数即可完成复杂的流程。

人脸验证

DeepFace 提供了便捷的人脸验证功能，用户可以验证两张图片中的人脸是否为同一个人：

result = DeepFace.verify(
  img1_path = "img1.jpg",
  img2_path = "img2.jpg",
)

人脸识别

通过人脸识别，DeepFace 可以在数据库中快速找到与输入图片相匹配的面孔信息：

dfs = DeepFace.find(
  img_path = "img1.jpg",
  db_path = "C:/workspace/my_db",
)

人脸特征向量

DeepFace 能够将人脸图像表示为多维向量，并提供获取这些向量的功能：

embedding_objs = DeepFace.represent(
  img_path = "img.jpg"
)

面部属性分析

框架还具备分析面部属性的能力，包括年龄、性别、情绪和种族识别：

objs = DeepFace.analyze(
  img_path = "img4.jpg", 
  actions = ['age', 'gender', 'race', 'emotion'],
)

人脸检测与对齐

DeepFace 提供一系列人脸检测和对齐的选项，提高识别的精度和速度。支持的检测器包括 OpenCV、Ssd、Dlib 等，用户可以根据需求选择合适的选项。

实时视频分析

DeepFace 支持对实时视频流进行人脸识别和属性分析：

DeepFace.stream(db_path = "C:/User/Sefik/Desktop/database")

技术支持与贡献

用户可以通过 Patreon、GitHub 资助等平台支持 DeepFace 项目，并欢迎提交拉取请求来改进项目。在贡献新功能之前，建议先通过创建 issue 来沟通设计和实现方案。

DeepFace 提供了丰富的 API 和 Docker 化服务供用户调用，满足在不同环境下的集成需求。

总结

DeepFace 是一个强大且灵活的框架，通过它，用户能够轻松实现人脸识别及相关的多种功能，同时也具备良好的扩展和集成能力。对于希望在项目中应用人脸识别技术的开发者而言，DeepFace 是一个理想的选择。