|
Bakalavr bitiruv ishi
|
| bet | 24/24 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovAsosiy xususiyatlari:
Ko'p Tarmoqli Qo'llab-quvvatlash: DeepFace turli yuzni tanib olish modellarini bitta interfeys orqali ishlatish imkonini ta'minlaydi.
Turli Xil Vazifalar: Yuzni aniqlash, demografik ma'lumotlarni (jins, yosh) aniqlash va hissiy holatni tahlil qilish.
Oson Integratsiya: TensorFlow va Keras kabi keng tarqalgan kutubxonalar bilan integratsiyalangan, bu esa foydalanishni yanada qulay qiladi.
Foydalanish Osonligi: DeepFace oson ishlatiladigan APIga ega, bu esa turli darajadagi dasturchilar uchun mos keladi.
Foydalanish:
DeepFace kutubxonasini ishlatish uchun avval uni o'rnatish kerak. Buni quyidagi pip buyrug'i orqali amalga oshirish mumkin:
pip install deepface
Yuzni Tanib Olish Misoli:
Quyidagi misolda, DeepFace kutubxonasidan foydalanib, bir tasvirdagi yuzni boshqa tasvirdagi yuz bilan taqqoslash ko'rsatilgan:
python
from deepface import DeepFace
# Yuzlarni taqqoslash
result = DeepFace.verify("img1.jpg", "img2.jpg")
print("Yuzlar o'rtasidagi o'xshashlik:", result["verified"])
Hissiy Holatni Tahlil Qilish Misoli:
DeepFace yordamida tasvirdagi yuzning hissiy holatini aniqlash:
python
from deepface import DeepFace
# Hissiy holatni aniqlash
emotion = DeepFace.analyze("img.jpg", actions=['emotion'])
print("Aniqlangan hissiy holat:", emotion["dominant_emotion"])
XULOSA
DeepFace kutubxonasi, yuzni tanib olish va yuzga asoslangan hissiy tahlillar uchun kuchli va oson ishlatiladigan vosita hisoblanadi. U turli xil ilmiy-tadqiqot va tijorat loyihalarida qo'llanilishi mumkin, lekin uning samaradorligi va aniqligi ishlatilayotgan model va ma'lumotlar sifatiga bog'liq. Shuningdek, DeepFace katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda va real vaqt rejimida ishlashda yuqori samaradorlikni ta'minlashi mumkin, ammo bu kabi operatsiyalar uchun kuchli hisoblash resurslari talab etiladi.
|
| |
