DeepFace menyederhanakan proses implementasi pengenalan wajah dengan menyediakan fungsi-fungsi siap pakai untuk verifikasi, pencarian, dan analisis wajah. Dengan dukungan untuk berbagai model dan metrik similaritas, pustaka ini menawarkan fleksibilitas dan akurasi yang tinggi untuk berbagai aplikasi pengenalan wajah.
Dalam pustaka DeepFace, terdapat 3 fungsi utama yang dapat Anda gunakan, yaitu: verify, analyze dan represent.
3. REPRESENT
Fungsi ini menghasilkan representasi vektor (embedding) dari wajah yang dapat digunakan untuk perbandingan atau analisis lebih lanjut.
Endpoint
http://127.0.0.1:5005/representBody Params
{
"model_name": "Facenet",
"img": ""
}
| Parameter | Tipe Data | Deskripsi |
|---|---|---|
| img | str atau np.ndarray | Jalur atau base64 atau array numpy dari gambar yang akan direpresentasikan. |
| model_name | str | Nama model pengenalan wajah yang akan digunakan. Opsi yang tersedia: 'VGG-Face', 'Facenet', 'OpenFace', 'DeepFace', 'DeepID', 'ArcFace', 'Dlib', 'SFace', 'GhostFaceNet'. |
| detector_backend | str | Metode deteksi wajah yang akan digunakan. Opsi yang tersedia: 'opencv', 'ssd', 'dlib', 'mtcnn', 'retinaface', 'mediapipe'. |
| enforce_detection | bool | Jika True, menghasilkan kesalahan jika tidak ada wajah yang terdeteksi dalam gambar. |
| align | bool | Jika True, gambar wajah akan disejajarkan sebelum analisis untuk meningkatkan akurasi. |
| normalization | str | Metode normalisasi yang akan diterapkan pada gambar. Opsi yang tersedia: 'base', 'raw', 'Facenet', 'Facenet2018', 'VGGFace', 'VGGFace2', 'ArcFace'. |
Response
{
"results": [
{
"embedding": [
0.749199390411377,
-0.6602541208267212,
-1.8250359296798706,
-0.7279800176620483,
0.580813467502594,
-0.7364307045936584,
0.31684061884880066,
-0.03495926037430763,
0.2038760781288147,
-0.16067562997341156,
0.18721869587898254,
-0.6941391825675964,
-0.7478203773498535,
-1.7953195571899414,
0.22753304243087769,
0.38275837898254395,
0.13013936579227448,
-0.4471814036369324,
-0.32217514514923096,
-0.560003936290741,
-0.11661635339260101,
0.942496657371521,
-0.5789623260498047,
0.8383844494819641,
0.10823580622673035,
-0.0658125951886177,
0.11764292418956757,
-0.5060112476348877,
0.7888823747634888,
0.6654769778251648,
0.7803957462310791,
-0.4414902925491333,
0.40980303287506104,
-0.17111694812774658,
0.45737797021865845,
-0.019641757011413574,
-0.12531602382659912,
0.3119297921657562,
0.4066057801246643,
-0.5564770698547363,
-0.6565492153167725,
1.219801902770996,
0.33458051085472107,
-0.2340870499610901,
-0.41483625769615173,
-0.6403716802597046,
0.33028125762939453,
0.024485230445861816,
-1.0027804374694824,
0.5087226629257202,
-0.3139936923980713,
0.07127057015895844,
0.5083243250846863,
-0.37284260988235474,
-0.4427025318145752,
0.5988815426826477,
0.2883276641368866,
0.4967290759086609,
-0.5872940421104431,
-1.2279274463653564,
-0.6360430717468262,
-0.23877647519111633,
-0.8479819893836975,
1.3391526937484741,
0.4921472668647766,
1.541542410850525,
0.30130183696746826,
0.4360990822315216,
-0.34835121035575867,
-0.8510147333145142,
1.0703794956207275,
-1.0223718881607056,
-0.22384138405323029,
-1.8931959867477417,
0.25871753692626953,
0.2691473662853241,
-0.5467052459716797,
0.880994975566864,
-0.8847593069076538,
-0.8978098034858704,
-1.0365179777145386,
0.2817484736442566,
-0.3017142117023468,
0.38696274161338806,
0.620158851146698,
-0.5774694085121155,
-0.020700696855783463,
-0.16318398714065552,
-0.07994720339775085,
0.08070087432861328,
0.986291229724884,
-0.01890243962407112,
-0.656287431716919,
0.6039552688598633,
0.051093749701976776,
0.1064460277557373,
-0.7545535564422607,
-1.3934130668640137,
-1.0417554378509521,
-0.02332054078578949,
0.029946856200695038,
0.5506694912910461,
0.9960314035415649,
-0.545211911201477,
-0.11692538857460022,
-0.004417015239596367,
0.3130425810813904,
-0.471237450838089,
0.11661611497402191,
-0.002239227294921875,
0.050699375569820404,
0.38053345680236816,
0.7338407039642334,
0.8205740451812744,
-0.0318727120757103,
0.02715342491865158,
-0.8404268026351929,
0.502455472946167,
0.17468664050102234,
0.3850638270378113,
0.44093960523605347,
0.23010654747486115,
0.6080448627471924,
-0.0525437667965889,
0.6604352593421936,
-1.6203943490982056,
0.055466920137405396,
-0.9529662132263184
],
"face_confidence": 0.94,
"facial_area": {
"h": 354,
"left_eye": null,
"right_eye": null,
"w": 354,
"x": 421,
"y": 254
}
}
]
}
| Variabel | Tipe Data | Deskripsi |
|---|---|---|
| results | Array | Daftar hasil deteksi wajah dalam bentuk objek. |
| embedding | Array of Floats | Vektor numerik yang merepresentasikan fitur wajah yang diekstrak. Digunakan untuk perbandingan wajah. |
| face_confidence | Float | Nilai kepercayaan deteksi wajah dalam rentang 0-1. Nilai 0.94 berarti sistem cukup yakin bahwa wajah terdeteksi. |
| facial_area | Object | Informasi area wajah yang terdeteksi dalam gambar. |
| facial_area.h | Integer | Tinggi area wajah yang terdeteksi. |
| facial_area.w | Integer | Lebar area wajah yang terdeteksi. |
| facial_area.x | Integer | Koordinat X dari sudut kiri atas area wajah. |
| facial_area.y | Integer | Koordinat Y dari sudut kiri atas area wajah. |
| facial_area.left_eye | Null | Posisi mata kiri (tidak tersedia dalam data ini). |
| facial_area.right_eye | Null | Posisi mata kanan (tidak tersedia dalam data ini). |
Posting Komentar