DeepFace: 얼굴 나이, 성별, 감정, 인종 인식을 위한 경량 Python 라이브러리

일반 소개

DeepFace는 얼굴 인식 및 얼굴 속성 분석(나이, 성별, 감정, 인종 포함)을 위한 경량 Python 라이브러리입니다. VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace, GhostFaceNet 등 여러 최신 얼굴 인식 모델을 통합한 DeepFace는 고정밀 얼굴 인식이 가능할 뿐만 아니라 얼굴 속성에 대한 상세한 분석도 수행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 개발자가 얼굴 확인, 조회 및 분석을 위해 해당 기능을 쉽게 호출할 수 있도록 하여 얼굴 인식 프로세스를 간소화하기 위한 목적으로 설계되었습니다.

기능 목록

• 얼굴 인식: 여러 모델을 통한 매우 정확한 얼굴 인식.
• 얼굴 속성 분석: 나이, 성별, 기분, 인종에 따라 얼굴을 분석합니다.
• 얼굴 인증: 두 개의 얼굴 이미지가 동일한 사람의 것인지 확인합니다.
• 찾기 기능: 데이터베이스에서 입력 이미지와 일치하는 얼굴을 찾습니다.
• 다양한 입력 형식 지원: 이미지 경로, 숫자 배열, Base64 인코딩 이미지를 지원합니다.
• 효율적인 페이셜 임베딩 저장: 피클 파일을 사용하여 페이셜 임베딩을 저장하면 더 빠르게 조회할 수 있습니다.
• 유연한 설치: PyPI 및 소스 코드를 통한 설치를 지원합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

DeepFace 라이브러리는 두 가지 방법으로 설치할 수 있습니다:

1. PyPI를 통한 설치:

pip install deepface

2. 소스 코드를 통한 설치:

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

사용 예

설치가 완료되면 다음 코드를 사용하여 DeepFace 라이브러리의 기능을 가져와서 사용할 수 있습니다:

from deepface import DeepFace

얼굴 인증

두 얼굴 이미지가 동일한 사람의 것인지 확인합니다:

result = DeepFace.verify(img1_path="img1.jpg", img2_path="img2.jpg")
print(result["verified"])

얼굴 인식

데이터베이스에서 입력 이미지와 일치하는 얼굴을 찾습니다:

result = DeepFace.find(img_path="img.jpg", db_path="database/")
print(result)

얼굴 속성 분석

나이, 성별, 기분, 인종에 따라 얼굴을 분석합니다:

result = DeepFace.analyze(img_path="img.jpg", actions=['age', 'gender', 'emotion', 'race'])
print(result)

고급 기능

DeepFace 라이브러리는 일괄 예측, 얼굴 추출 옵션 등과 같은 몇 가지 고급 기능도 제공합니다. 다음은 몇 가지 고급 기능을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예시입니다:

배치 예측

results = DeepFace.analyze(img_paths=["img1.jpg", "img2.jpg"], actions=['age', 'gender', 'emotion', 'race'])
print(results)

얼굴 추출 옵션

faces = DeepFace.extract_faces(img_path="img.jpg", target_size=(224, 224), grayscale=False)
print(faces)

일반적인 문제

1. 인식 속도를 높이려면 어떻게 해야 하나요?
   • 얼굴 임베딩을 미리 계산하고 저장하면 검색 속도를 높일 수 있습니다.
   • 계산을 위해 효율적인 하드웨어(예: GPU)를 사용합니다.
2. 저해상도 이미지를 어떻게 처리하나요?
   • 다음을 사용할 수 있습니다.resample매개변수를 설정하여 저해상도 이미지의 품질을 개선할 수 있습니다.
3. 큰 이미지에서 여러 얼굴을 처리하는 방법은 무엇인가요?
   • 활용max_faces매개변수는 처리되는 얼굴의 수를 제한합니다.

위의 자세한 사용 도움말을 통해 사용자는 얼굴 인식 및 속성 분석을 위한 DeepFace 라이브러리를 쉽게 시작할 수 있습니다.