DeepFace 소개
DeepFace는 Python 기반으로 얼굴 인식과 속성 분석(나이, 성별, 감정, 인종 등)을 수행하는 경량 프레임워크입니다. 다양한 얼굴 인식 모델(VGG-Face, FaceNet, OpenFace, ArcFace 등)을 통합/래핑(wrapping)하여 높은 정확도와 다양한 기능을 제공하며, 간단한 코드로 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
DeepFace는 얼굴 검출, 정렬, 벡터화, 검증, 분석의 전 과정을 단일 라이브러리에서 처리합니다. 사람의 얼굴을 4096차원 벡터로 표현하며, 데이터베이스 검색, 속성 분석, 실시간 스트리밍 등 다양한 활용 사례에 적합합니다. 사용자 친화적인 API를 제공하여 코드 몇 줄만으로 고급 얼굴 인식 기능을 활용할 수 있습니다. GitHub에서 활발히 업데이트되고 있으며, 간단한 설치만으로 시작할 수 있습니다.
DeepFace 소개 영상 / 재생목록
DeepFace의 기능 소개 및 사용법은 다음 유튜브 재생 목록을 참고해주세요:
DeepFace의 주요 기능
- 얼굴 인식
- 얼굴 간 동일성 검증(Verification)
- 대규모 데이터베이스 내 얼굴 탐색(Recognition)
- 얼굴 속성 분석
- 연령 추정
- 성별 판별
- 감정 분류(행복, 슬픔, 분노 등)
- 인종 분류(아시아, 백인 등)
- 실시간 분석
- 웹캠 및 비디오 스트리밍에서 얼굴 분석 실행 (데모 영상)
- 유연한 통합
- 다양한 딥러닝 모델 및 거리 계산 방식 제공
- API 및 Docker 지원으로 손쉬운 배포 가능 (API 데모 영상, Docker 데모 영상)
- React UI
DeepFace의 지원 모델
DeepFace는 다양한 얼굴 인식 모델(Face recognition models)을 지원합니다:
또한, 얼굴 감지 파이프라인(Face recognition pipeline)을 위한 얼굴 탐지 및 정렬(face detection and alignment) 모델은 다음과 같습니다:
지원하는 얼굴 유사도 계산 방식
DeepFace는 Annoy, Faiss, NMSLIB, ElasticSearch 등의 다양한 벡터 데이터베이스와 함께 사용할 수 있으며, 다양한 유사도 계산 방식을 지원합니다:
- Cosine Similarity
- Euclidean Distance
- L2 Normalized Euclidean
라이선스
DeepFace는 MIT 라이선스로 공개 및 배포되었습니다. 하지만, 사용한 외부 모델 및 서드파티 라이브러리들은 각자의 라이선스를 따르므로, 사용 시 각 모델의 라이선스를 미리 확인하셔야 합니다:
- Face Recognition Models: VGG-Face, Facenet (both 128d and 512d), OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace, GhostFaceNet
- Face Detection Models / Face Detector: OpenCv, Ssd, Dlib, MtCnn, Fast MtCnn, RetinaFace, MediaPipe, YuNet, Yolo, CenterFace.
- Face Anti-Spoofing: face anti spoofing
DeepFace GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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