Die Gesichtsverifizierungsfunktion von DeepFace ist eine der wichtigsten Funktionen. Sie nutzt fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen, um die Ähnlichkeit zweier Gesichtsbilder zu vergleichen. Durch den Aufruf der Verifizierungsfunktion können Nutzer schnell überprüfen, ob zwei Bilder zu derselben Person gehören.
- Beispiel-Code:
result = DeepFace.verify(img1_path="img1.jpg", img2_path="img2.jpg") - Daraus ergibt sich das Urteil:
print(result["verified"])
Dieses Merkmal ist in realen Anwendungen sehr wichtig, z. B. bei der Identitätsüberprüfung, bei Zugangskontrollsystemen usw. DeepFace verwendet eine Fusion mehrerer Deep-Learning-Modelle für die Beurteilung und gewährleistet so eine hohe Genauigkeit der Überprüfungsergebnisse. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden der Gesichtsüberprüfung kann DeepFace die Rechenkomplexität und die Laufzeit bei gleichbleibend hoher Genauigkeit erheblich reduzieren.
Für groß angelegte Anwendungsszenarien empfiehlt DeepFace die Vorberechnung und Speicherung von Gesichtseinbettungen, was die Verifizierung weiter beschleunigen kann. Darüber hinaus kann die Verwendung von GPU-Beschleunigung die Verarbeitungseffizienz erheblich verbessern, insbesondere bei einer großen Anzahl von Verifizierungsanfragen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepFace: eine leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Erkennung von Alter, Geschlecht, Emotionen und Ethnie im GesichtDie
