O DeepFace oferece uma função avançada de localização de faces que pode encontrar rapidamente a face mais semelhante à imagem de entrada em um grande banco de dados. Essa funcionalidade é implementada por meio da função find, que exige que o caminho da imagem de consulta e o caminho do banco de dados sejam fornecidos.
- Código de amostra:
result = DeepFace.find(img_path="img.jpg", db_path="database/") - Saída de resultados:
print(result)
Na prática, esse recurso pode ser usado em sistemas de vigilância, busca de pessoas desaparecidas e outros cenários. O DeepFace suporta uma variedade de métricas de similaridade, como similaridade de cosseno, distância euclidiana etc., para que os usuários possam escolher as métricas mais adequadas de acordo com suas necessidades.
Para aumentar a eficiência da pesquisa, o DeepFace oferece uma variedade de sugestões de otimização:
- Pré-computar e armazenar todos os vetores de características faciais
- Usar estruturas de dados eficientes para armazenar dados de recursos
- Definir o limite de similaridade adequadamente
Com essas medidas de otimização, o DeepFace é capaz de obter uma segunda resposta em grandes bancos de dados de rostos e atender a cenários de aplicativos com altos requisitos em tempo real.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepFace: uma biblioteca Python leve para reconhecimento facial de idade, gênero, emoção e raçaO
