DeepFace bietet eine leistungsstarke Funktion zum Auffinden von Gesichtern, die schnell das ähnlichste Gesicht zum Eingabebild in einer großen Datenbank finden kann. Diese Funktionalität wird durch die Suchfunktion implementiert, die die Angabe des Pfads für die Bildabfrage und den Datenbankpfad erfordert.
- Beispiel-Code:
result = DeepFace.find(img_path="img.jpg", db_path="database/") - Ergebnis Ausgabe:
print(result)
DeepFace unterstützt eine Vielzahl von Ähnlichkeitsmetriken, wie z. B. die Kosinusähnlichkeit, den euklidischen Abstand usw., so dass der Benutzer die für ihn am besten geeigneten Metriken auswählen kann.
Um die Effizienz des Lookups zu verbessern, bietet DeepFace eine Reihe von Optimierungsvorschlägen an:
- Vorberechnung und Speicherung aller Vektoren für Gesichtsmerkmale
- Effiziente Datenstrukturen zur Speicherung von Merkmalsdaten verwenden
- Angemessene Einstellung der Ähnlichkeitsschwelle
Mit diesen Optimierungsmaßnahmen ist DeepFace in der Lage, in großen Gesichtsdatenbanken eine sekundenschnelle Antwort zu erzielen und Anwendungsszenarien mit hohen Echtzeitanforderungen zu erfüllen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepFace: eine leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Erkennung von Alter, Geschlecht, Emotionen und Ethnie im GesichtDie
