deepface

Deepface是一个基于Python的轻量级面部识别和面部属性分析（年龄、性别、情感和种族等）的框架。它封装了多个当前最先进的面部识别模型，如VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace、DeepID、ArcFace、Dlib和SFace，并且在面部识别任务上已经达到甚至超过了人类的准确率水平。通过Deepface，用户无需深入了解所有背后的过程，可以简单地调用其验证、查找或分析功能。

Deepface的使用场景

• 面部验证（Face Verification）: 检查两张面部图片是否属于同一个人，常见的应用场景如门禁系统、考勤系统等。

• 面部识别（Face Recognition）: 在一个数据库中查找给出的面部图片的身份，可应用于寻找失踪人员、社交媒体的自动标记等场景。

• 面部属性分析（Facial Attribute Analysis）: 识别图片中人脸的年龄、性别、情感和种族等属性，常用于用户画像分析、精准营销等。

• 获取面部特征向量（Embeddings）: 直接获取面部的特征向量表示，可用于自定义的面部识别任务或进一步的面部图像分析。

• 实时分析（Real Time Analysis）: 运用于实时视频流的面部识别和面部属性分析，适用于安防监控、实时互动娱乐等。

• 面部检测和校正（Face Detection and Alignment）: 能够在照片中精确定位面部，并对面部进行对齐处理，这对提高面部识别的准确率至关重要。

安装

Deepface可以通过PyPI或Conda进行安装，也可以从源代码直接安装。

# 通过PyPI安装
$ pip install deepface

# 通过Conda安装
$ conda install -c conda-forge deepface

如何使用

Deepface的使用非常直观，大部分功能可以通过简短的代码实现。

• 面部验证示例：

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

• 面部识别示例：

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

如果Deepface对你的研究或项目有帮助，可以通过给GitHub仓库加星、在Patreon或GitHub Sponsors上支持项目来表达你的感谢。对项目的贡献也是非常欢迎的，如果你有想法或发现了bug，可以通过提交PR（Pull Request）或创建issue来参与项目。

Deepface在MIT许可证下开源，但它封装的外部面部识别模型可能有不同的许可证类型。使用这些模型时，请确保你遵循相应的许可证要求。

Deepface是一个功能强大、使用方便的面部识别和面部属性分析框架。无论是在学术研究还是实际应用中，Deepface都能提供有效的解决方案。