人工智能 deepface 换脸技术 学习

介绍

Deepface是一个轻量级的python人脸识别和人脸属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。它是一种混合人脸识别框架缠绕状态的最先进的模型：VGG-Face，Google FaceNet，OpenFace，Facebook DeepFace，DeepID，ArcFace和Dlib。那些模型已经达到并通过了人类水平的准确性。该库主要基于 TensorFlow 和 Keras。

环境准备与安装

项目地址：

github.com/serengil/de…

pycharm环境下载：

www.jetbrains.com/pycharm/dow…

conda虚拟环境：

www.anaconda.com/products/in…

数据集：

github.com/serengil/de…

github.com/serengil/de…

github.com/serengil/de…

github.com/serengil/de…

github.com/serengil/de…

创建项目

使用打开项目目录后，创建时使用conda的Python 3.9虚拟环境

安装pip依赖

创建完成后，在cmd中查看现有的虚拟环境，并进入刚刚创建的虚拟环境

conda env list

activate pythonProject

进入环境后在进行安装pip所需依赖，并使用国内源进行安装实现下载加速

pip install deepface -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用

面部验证

此功能验证同一人或不同人员的面部对。它期望精确的图像路径作为输入。也欢迎通过笨重或基于 64 编码的图像。

cd C:UsersAdministratorPycharmProjectspythonProject	estsdataset

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

会自动下载数据集，若无法下载数据集

可以提前下载好数据集，放入到 C:UsersAdministrator.deepfaceweights 目录下

面部属性分析

Deepface还配备了一个强大的面部属性分析模块，包括年龄，性别，面部表情（包括愤怒，恐惧，中性，悲伤，厌恶，快乐和惊喜）和种族（包括亚洲，白人，中东，印度，拉丁和黑色）预测。

from deepface import DeepFace
obj = DeepFace.analyze(img_path = "img4.jpg", actions = ['age', 'gender', 'race', 'emotion'])
复制代码

会自动下载数据集，若无法下载数据集

可以提前下载好数据集，放入到 C:UsersAdministrator.deepfaceweights 目录下