リアルタイムビデオ解析ソリューションの構築
DeepFaceをビデオストリーミングに適用するには、OpenCVなどのビデオ処理ライブラリを組み合わせる必要があり、主な実装手順は以下の通り：
- ビデオフレームのキャプチャ使用
cv2.VideoCapture()ビデオストリームを取得し、適切なfps(10-15fps推奨） - 非同期処理パイプラインビデオキャプチャとDeepFace解析をマルチスレッドで分離し、メインスレッドが画面表示、サブスレッドが顔解析を担当。
- インテリジェントなサンプリング戦略モーション検出やキーフレーム抽出アルゴリズムに基づいて分析されるフレーム数を減らすには
cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() - 結果のキャッシュとスムージング移動平均アルゴリズムによる年齢や気分などの連続属性の平滑化
パフォーマンス最適化のヒントには、1)CUDAOpenCVの高速化バージョン、2）解析の解像度を下げる（顔領域を少なくとも100×100ピクセルに保つ）、3）不要な解析項目を無効にする（例えば、別の解析項目を設定する）。actions=['emotion']).典型的な実装コード・フレームワークは、Githubのdeepface-streamサンプル・プロジェクトにある。
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 " ライブ・ビデオ・ストリームの顔属性分析にDeepFaceを実装するには？
