DeepFaceは、大規模なデータベースから入力画像に最も類似した顔を素早く見つけることができる強力な顔検出機能を提供します。この機能はfind関数によって実装されており、クエリ画像のパスとデータベースのパスを指定する必要がある。
- サンプルコード：
result = DeepFace.find(img_path="img.jpg", db_path="database/") - 結果出力：
print(result)
DeepFaceは、コサイン類似度、ユークリッド距離など、さまざまな類似度メトリクスをサポートしており、ユーザーは必要に応じて最適なメトリクスを選択することができる。
ルックアップの効率を向上させるために、DeepFaceはさまざまな最適化を提案します：
- すべての顔特徴ベクトルを事前計算して保存する
- 特徴データの保存に効率的なデータ構造を使用する
- 類似度のしきい値を適切に設定する
これらの最適化措置により、DeepFaceは、大規模な顔データベースで秒単位の応答を実現し、高いリアルタイム性が要求されるアプリケーションシナリオに対応することができる。
この答えは記事から得たものである。DeepFace: 顔の年齢、性別、感情、人種認識のための軽量Pythonライブラリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeepFaceのFace Finderがデータベース内の類似した顔を素早くマッチング
