优化DeepFace在低性能硬件上的运行速度
DeepFace作为深度学习工具库，在CPU设备上运行时可能面临速度瓶颈。以下是几种行之有效的优化方案：
- 预计算面部嵌入：对于需要重复查询的数据库场景，预先通过
DeepFace.represent()计算所有面部特征向量并保存为pickle文件，后续查询时直接加载嵌入数据 - 模型选择：选用轻量级模型如GhostFaceNet而非VGG-Face，可在初始化时指定
model_name='GhostFaceNet' - 批处理控制：分析多张图片时使用
batch_size参数控制单次处理数量（建议4-8） - 图像预处理：通过
enforce_detection=False跳过严格人脸检测，或使用resample降低输入分辨率
对于更彻底的优化，可以考虑：1）使用ONNX Runtime加速推理；2）采用量化后的模型版本；3）在树莓派等设备上编译安装专用优化的TensorFlow Lite版本。
本答案来源于文章《DeepFace：实现面部年龄、性别、情绪、种族识别的轻量级Python库》
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