人工智能 deepface 换脸技术 学习
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发布时间：2024-08-19 07:23
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时间：2024-08-22 22:12
Deepface是一个轻量级的Python人脸识别和人脸属性分析框架，包含VGG-Face，Google FaceNet，OpenFace，Facebook DeepFace，DeepID，ArcFace和Dlib等先进模型，可实现年龄、性别、情感和种族识别，准确率已达到人类水平。主要基于TensorFlow和Keras。
环境准备与安装
访问项目地址，下载并安装PyCharm开发环境和Anaconda用于创建Python虚拟环境。
下载并安装TensorFlow和Keras依赖库，通过国内源加速下载。
数据集
从GitHub获取Deepface项目的数据集，包含各种面部图像。
创建项目
在项目目录下创建Python虚拟环境，使用conda命令管理。
安装Deepface依赖库
在虚拟环境中激活并安装Deepface。
使用说明
面部验证
此功能用于识别相同或不同个体的面部对，接受准确的图像路径输入，或使用64位编码图像。会自动下载数据集，用户可提前下载并存放在C:\Users\Administrator.deepface\weights\目录下。
面部属性分析
Deepface具有强大的面部属性分析模块，包括年龄、性别、面部表情（愤怒、恐惧、中性、悲伤、厌恶、快乐和惊喜）和种族（亚洲、白人、中东、印度、拉丁和黑色）预测。同样，会自动下载数据集，用户可提前下载并存放在C:\Users\Administrator.deepface\weights\目录下。
获取更多使用指导与代码实例，可参考知乎、CSDN、开源中国、思否、掘金、哔哩哔哩、腾讯云等平台。
