Aufbau von Echtzeit-Videoanalyselösungen
Die Anwendung von DeepFace auf Videostreaming erfordert eine Kombination von Videoverarbeitungsbibliotheken wie OpenCV, und die wichtigsten Implementierungsschritte sind wie folgt:
- Video Frame Capture: Verwendung
cv2.VideoCapture()Abrufen des Videostroms, Einstellen der entsprechendenfps(10-15 fps empfohlen) - asynchrone VerarbeitungspipelineTrennen von Videoaufnahme und DeepFace-Analyse durch Multi-Threading, wobei der Haupt-Thread für die Bildschirmanzeige und die Sub-Threads für die Gesichtsanalyse zuständig sind.
- Intelligente StichprobenstrategieReduzierung der Anzahl der analysierten Frames auf der Grundlage von Bewegungserkennungs- oder Keyframe-Extraktionsalgorithmen kann mit der Funktion
cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() - Zwischenspeicherung und Glättung von ErgebnissenGlättung von kontinuierlichen Merkmalen wie Alter und Stimmung mit Hilfe eines Algorithmus des gleitenden Durchschnitts
Tipps zur Leistungsoptimierung: 1) Verwendung vonCUDAbeschleunigte Version von OpenCV; 2) Verringerung der Analyseauflösung (der Gesichtsbereich muss mindestens 100 × 100 Pixel groß sein); 3) Deaktivierung nicht benötigter Analyseelemente (z. B. Einstellung separateractions=['emotion']). Ein typisches Codegerüst für die Implementierung findet sich im deepface-stream-Beispielprojekt auf Github.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepFace: eine leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Erkennung von Alter, Geschlecht, Emotionen und Ethnie im GesichtDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie implementiert man DeepFace für die Analyse von Gesichtsmerkmalen bei Live-Videostreams?
