Criação de soluções de análise de vídeo em tempo real
A aplicação do DeepFace ao streaming de vídeo requer uma combinação de bibliotecas de processamento de vídeo, como a OpenCV, e as principais etapas de implementação são as seguintes:
- Captura de quadros de vídeo: Uso
cv2.VideoCapture()Obtenha o fluxo de vídeo, defina ofps(10-15 fps recomendados) - pipeline de processamento assíncronoCaptura de vídeo separada e análise do DeepFace por meio de multi-threading, com o thread principal responsável pela exibição da tela e os sub-threads lidando com a análise facial.
- Estratégia de amostragem inteligenteRedução do número de quadros analisados com base em algoritmos de detecção de movimento ou de extração de quadros-chave pode ser feita usando a opção
cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() - Cache e suavização de resultadosSuavização de atributos contínuos, como idade e humor, usando um algoritmo de média móvel
As dicas de otimização de desempenho incluem 1) usarCUDAversão acelerada do OpenCV; 2) reduzir a resolução da análise (mantendo a área do rosto em pelo menos 100 × 100 pixels); 3) desativar itens de análise desnecessários (por exemplo, definiractions=['emotion']). Uma estrutura de código de implementação típica pode ser encontrada no projeto de exemplo deepface-stream no Github.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepFace: uma biblioteca Python leve para reconhecimento facial de idade, gênero, emoção e raçaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como implementar o DeepFace para análise de atributos faciais de transmissões de vídeo ao vivo?
