DeepFace：轻量级人脸识别框架，支持年龄、性别、情绪和种族分析，集成多种前沿模型，准确度超越人类，便捷易用的开发工具

简介

DeepFace是一个基于Python的轻量级人脸识别与面部属性分析框架，能够分析年龄、性别、情绪和种族等多种面部属性。该框架整合了多个前沿深度学习模型，如VGG-Face、FaceNet等，准确度甚至超过人类的识别能力。使用DeepFace，开发者可以通过简单的函数调用实现复杂的面部识别和属性分析，适用于多种应用场景。

示例图

功能及特色

1. 多模型支持：集成VGG-Face、FaceNet、OpenFace、DeepID、ArcFace等多种前沿人脸识别模型。
2. 高准确度：在面部识别任务中准确度超越97.53%，超过人类识别水平。
3. 多种分析功能：支持年龄、性别、情绪和种族等面部属性的分析。
4. 简便易用：用户只需简单的函数调用即可实现复杂的功能，降低了技术门槛。
5. 实时分析：可以在实时视频流中进行人脸识别与属性分析，适应多种应用场景。

网站地址：
GitHub：https://github.com/serengil/deepface