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DeepFace
检测→对齐→表示→分类 在文章中，通过3d模型改进了人脸对齐的方法。然后，通过基于4million人脸图像（4000个个体）训练的一个9层的人工神经网络来进行人脸特征表达。在LFW数据集上取得了0.9
91860发布于 2018-02-26 - 来自专栏山河已无恙
DeepFace:人脸识别库 DeepFace 简单认知
2DeepFace DeepFace 是 Python 上最轻量级的人脸识别和面部属性分析库。开源的 DeepFace 库包括所有用于人脸识别的前沿 AI 模型，并自动处理后台面部识别的所有程序。 安装很方便，更过内容小伙伴可以参考项目文档，https://github.com/serengil/deepface # pip install deepface==0.0.79 在识别时，需要下载对应模型的权重文件 DeepFace: 这种人脸识别模型是由 Facebook 的研究人员开发的。Facebook DeepFace 算法是在属于 4000 万张面孔的标记数据集上进行训练的，这是发布时最大的面部数据集。 简单调用 from deepface import DeepFace # 人脸识别 models=["VGG-Face", "Facenet", "Facenet512", "OpenFace", " API 环境， deepface 部分 models(*.h5) 权重文件和检测器，环境有问题小伙伴可以直接用 docker pull liruilong/deepface_and_deepface_models
3.1K30编辑于 2023-08-21 - 来自专栏云上修行
探索 DeepFace 的奥妙和实力
今天，我们深入探讨 DeepFace：一个强大的面部识别和分析框架，它应用了最先进的人工智能算法来识别、分析和验证人脸。 DeepFace：简介与背景DeepFace，一个由一系列深度学习模型支持的强大面部识别框架，其名源自于它背后的核心理念——通过深度学习技术实现准确的面部识别和属性分析。 技术深掘DeepFace 利用了 TensorFlow 这个强大的深度学习库，通过精心设计的算法和预训练模型来实现其核心功能。 import package_utils, folder_utilsfrom deepface.commons import logger as logfrom deepface.modules import 结论DeepFace 不仅仅是一项技术，它是人脸识别和分析领域内重要的一大步。
1.2K10编辑于 2024-07-13 - 来自专栏小陈运维
人工智能 deepface 换脸技术 学习
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。 cd C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\tests\dataset from deepface import DeepFace ，放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 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 from deepface import DeepFace obj = DeepFace.analyze(img_path = "img4.jpg", actions = ['age', 'gender
3.6K30发布于 2021-11-13 - 来自专栏小陈运维
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。 cd C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\tests\dataset from deepface import DeepFace ，放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 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 from deepface import DeepFace obj = DeepFace.analyze(img_path = "img4.jpg", actions = ['age', 'gender
2.7K10编辑于 2022-08-19 - 来自专栏Datawhale专栏
入门经典综述！深度人脸识别算法串讲
代表性文章串讲 DeepFace、FaceNet、CenterLoss 3. 如何搭建一个人脸识别系统 人脸识别基本概念 两个主要场景：人脸验证/人脸比对，人脸识别 ? ? ? DeepFace 论文背景： DeepFace：Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification DeepFace是CVPR2014 上由FaceBook提出来的，DeepFace基本算是CNN在人脸识别的奠基之作，并将人脸识别精度接近人类水平。 DeepFace在进行人脸识别的过程中主要分为以下步骤： 1.人脸检测 2.3D对齐 3.人脸表示（CNN特征提取） 4.人脸验证 1. 人脸检测与对齐 ? 2. 人脸表示 ? 3.
3K100发布于 2020-07-02 - 来自专栏大数据文摘
Facebook超牛的人脸识别能力
Facebook的新软件名为DeepFace，执行的任务被研究人员称为“面部验证”，而不是“面部识别”。面部验证是指认出两张照片中相同的面孔，而面部识别是指认出面孔的姓名。 然而DeepFace仍然纯粹是一个研究项目。 DeepFace以两个步骤处理脸部图像。它会首先纠正面部的角度，令照片中的人脸朝前，使用的是一个“普通”朝前看的脸的三维模型。随后采取深度学习的方法，以一个模拟神经网络推算出调整后面部的数字描述。 如果DeepFace从两张不同的照片得到了足够相似的描述，它就会认定照片展示的是同一张脸。 DeepFace的深度学习部分是由九层简单模拟神经元构成，它们之间有超过1.2亿个联系。
67890发布于 2018-05-21 - 来自专栏北京马哥教育
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
DeepFace 参考论文(资料)： 1. DeepFace论文。 而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。 所以这里我们先从DeepFace开始学习。 在DeepFace的学习过程中，不仅将DeepFace所用的方法进行介绍，也会介绍当前该步骤的其它主要算法，对现有的图像人脸识别技术做一个简单、全面的叙述。 与之后的方法的最大的不同点在于，DeepFace在训练神经网络前，使用了对齐方法。
3.3K60发布于 2018-05-04 - 来自专栏IT派
【源码】Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
DeepFace 参考论文(资料)： 1. DeepFace论文。 而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。 所以这里我们先从DeepFace开始学习。 在DeepFace的学习过程中，不仅将DeepFace所用的方法进行介绍，也会介绍当前该步骤的其它主要算法，对现有的图像人脸识别技术做一个简单、全面的叙述。 与之后的方法的最大的不同点在于，DeepFace在训练神经网络前，使用了对齐方法。
4K60发布于 2018-03-28 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
DeepFace 参考论文(资料)： 1. DeepFace论文。 而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。 所以这里我们先从DeepFace开始学习。 在DeepFace的学习过程中，不仅将DeepFace所用的方法进行介绍，也会介绍当前该步骤的其它主要算法，对现有的图像人脸识别技术做一个简单、全面的叙述。 与之后的方法的最大的不同点在于，DeepFace在训练神经网络前，使用了对齐方法。
2.9K90发布于 2018-03-15 - 来自专栏PPV课数据科学社区
Facebook超牛的人脸识别能力
Facebook的新软件名为DeepFace，执行的任务被研究人员称为“面部验证”，而不是“面部识别”。面部验证是指认出两张照片中相同的面孔，而面部识别是指认出面孔的姓名。 然而DeepFace仍然纯粹是一个研究项目。 DeepFace以两个步骤处理脸部图像。它会首先纠正面部的角度，令照片中的人脸朝前，使用的是一个“普通”朝前看的脸的三维模型。随后采取深度学习的方法，以一个模拟神经网络推算出调整后面部的数字描述。 如果DeepFace从两张不同的照片得到了足够相似的描述，它就会认定照片展示的是同一张脸。 DeepFace的深度学习部分是由九层简单模拟神经元构成，它们之间有超过1.2亿个联系。
1.1K70发布于 2018-04-18 开源六轴协作机器人myCobot 320结合人脸表情识别情绪！
DeepFace 通过简单的接口使得复杂的面部识别和分析任务变得更加容易，广泛应用于安全系统、用户身份验证和智能交互等领域。 现在目前有OpenCV,FER(Facial Expression Recognition),DeepFace,Microsoft Azure Face API等等。 这次我们用deepface进行emotion识别的使用。环境搭建首先当然是安装使用环境啦，opencv的版本不要使用较低的版本会影响使用。 import osimport cv2from deepface import DeepFace# 读取图像image = cv2.imread(image_path) # 分析图像中的面部表情results import cv2from deepface import DeepFace # 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): print
66310编辑于 2024-08-12- 来自专栏我爱计算机视觉
算力加速人脸识别技术发展：一文了解人脸识别开源库和数据集
DeepFace DeepFace 是一个轻量级的 Python 人脸识别和面部属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。 它是一个混合人脸识别框架，包含最先进的模型：VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace、DeepID、ArcFace、Dlib 和 SFace. 开源地址：https://github.com/serengil/deepface 人脸验证demo OpenFace OpenFace 是卡内基梅隆大学(CMU)开源的人脸识别和人脸验证库，可进行人脸关键点检测
1.4K10编辑于 2024-03-13 - 来自专栏播放刘德华的歌
人脸识别算法系列文章之facenet讲解
image.png image.png image.png DeepFace是FaceBook提出来的，后续有DeepID和FaceNet出现。 而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可谓是CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。 DeepFace在进行人脸识别的过程中采用的是人脸检测——3D对齐——CNN提取特征——分类的过程。
2.8K30发布于 2020-08-31 - 来自专栏码客
Python创建接口项目(FastAPI)及人脸识别
face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image) deepface https://github.com/serengil/deepface 安装 pipenv install deepface 使用 from deepface import DeepFace result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg") print(result) 注意 这个库主要用于对比人脸相似度，人脸的特征等功能
2.3K40编辑于 2022-06-15 - 来自专栏量子位
日本CG大神又整活了！3D建模软件拿来搞面部实时捕捉，网友：效果好得有点吓人
又见DeepFake 横山提到，他在几天前看到有人将UE5和DeepFace Live结合起来，直接合成了一个视频： 于是他便也起了心思，打算用Maya试试看。并且他还实现了实时面部捕捉的效果。 具体来说，技术方案是Maya + 换脸软件DeepFace Live。 其中Maya是有软件自带的面部绑定系统。 而DeepFace Live听名字就知道，与曾经爆火的DeepFake有关。 （肌肉金轮就是其成果之一） DeepFace Live就是其中一种。
89730编辑于 2022-03-14 - 来自专栏北京马哥教育
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
DeepFace 参考论文(资料)： 1. DeepFace论文。 而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。 所以这里我们先从DeepFace开始学习。 在DeepFace的学习过程中，不仅将DeepFace所用的方法进行介绍，也会介绍当前该步骤的其它主要算法，对现有的图像人脸识别技术做一个简单、全面的叙述。 与之后的方法的最大的不同点在于，DeepFace在训练神经网络前，使用了对齐方法。
5.8K40发布于 2018-09-28 - 来自专栏钱塘大数据
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%
DeepFace 参考论文(资料)： 1. DeepFace论文。 而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。 所以这里我们先从DeepFace开始学习。 在DeepFace的学习过程中，不仅将DeepFace所用的方法进行介绍，也会介绍当前该步骤的其它主要算法，对现有的图像人脸识别技术做一个简单、全面的叙述。 与之后的方法的最大的不同点在于，DeepFace在训练神经网络前，使用了对齐方法。
5K70发布于 2018-03-06 - 来自专栏钱塘大数据
Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%（附源码）
DeepFace 参考论文(资料)： 1. DeepFace论文。 而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。 所以这里我们先从DeepFace开始学习。 在DeepFace的学习过程中，不仅将DeepFace所用的方法进行介绍，也会介绍当前该步骤的其它主要算法，对现有的图像人脸识别技术做一个简单、全面的叙述。 与之后的方法的最大的不同点在于，DeepFace在训练神经网络前，使用了对齐方法。
29.3K60发布于 2018-10-26 - 来自专栏C++领域相关博客
AIGC与娱乐产业：颠覆创意与生产的新力量
示例代码：使用DeepFace模拟虚拟演员的面部表情 import cv2 import numpy as np from deepface import DeepFace def generate_virtual_actor_face (image_path): # 加载图像 img = cv2.imread(image_path) # 使用DeepFace识别和分析图像 analysis = DeepFace.analyze(img, actions=['emotion']) print("Detected emotions:", analysis['dominant_emotion
55510编辑于 2024-12-29
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