Об этом проекте

DeepFace представляет собой гибридный фреймворк для распознавания лиц и анализа их атрибутов на языке Python. Он предоставляет унифицированный интерфейс к нескольким современным моделям, включая VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace, GhostFaceNet и Buffalo_L. Ключевые возможности включают: - Верификация лиц: определение того, принадлежат ли два изображения одному и тому же человеку. - Распознавание лиц: поиск личности в базе данных (поддерживается хранение в директориях или векторные базы данных, такие как PostgreSQL, MongoDB, Pinecone, Milvus, Qdrant и Weaviate). - Анализ атрибутов лица: прогнозирование возраста, пола, эмоций (гнев, страх, нейтральное состояние, грусть, отвращение, радость, удивление) и расы. - Анализ в реальном времени: возможности потоковой передачи с веб-камеры для распознавания и анализа. - Обнаружение и выравнивание лиц: интеграция с различными бэкендами, такими как OpenCV, SSD, Dlib, MtCnn, RetinaFace, MediaPipe, YOLO, YuNet и CenterFace. - Антиспуфинг лиц: анализ для определения того, является ли изображение лица настоящим или поддельным. - Эмбеддинги: генерация многомерных векторных представлений лиц. Фреймворк также включает REST API для внешней интеграции и поддерживает несколько метрик расстояния для расчета сходства, таких как косинусное, евклидово и угловое расстояние.