pip install forensicfaceOs arquivos onnx dos modelos de detecção (det_10g.onnx), pose
(1k3d68.onnx) e gênero/idade (genderage.onnx) devem estar na pasta
~/.insightface/model/<model_name>/
O arquivo onnx do modelo de reconhecimento (adaface_ir101web12m.onnx)
deve estar na pasta ~/.insightface/model/<model_name>/adaface/
O arquivo onnx do modelo de qualidade CR_FIQA (cr_fiqa_l.onnx) deve
estar na pasta ~/.insightface/model/<model_name>/cr_fiqa/
O modelo padrão é denominado sepaelv2. A partir da versão 0.1.5 é
possível utilizar outros modelos.
Importação da classe ForensicFace:
from forensicface.app import ForensicFaceInstanciamento do ForensicFace:
ff = ForensicFace(det_size=320, use_gpu=True, extended=True)Applied providers: ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'], with options: {'CPUExecutionProvider': {}, 'CUDAExecutionProvider': {'device_id': '0', 'gpu_mem_limit': '18446744073709551615', 'gpu_external_alloc': '0', 'gpu_external_free': '0', 'gpu_external_empty_cache': '0', 'cudnn_conv_algo_search': 'EXHAUSTIVE', 'cudnn_conv1d_pad_to_nc1d': '0', 'arena_extend_strategy': 'kNextPowerOfTwo', 'do_copy_in_default_stream': '1', 'enable_cuda_graph': '0', 'cudnn_conv_use_max_workspace': '1', 'tunable_op_enable': '0', 'enable_skip_layer_norm_strict_mode': '0', 'tunable_op_tuning_enable': '0'}}
find model: /home/rafael/.insightface/models/sepaelv2/1k3d68.onnx landmark_3d_68 ['None', 3, 192, 192] 0.0 1.0
Applied providers: ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'], with options: {'CPUExecutionProvider': {}, 'CUDAExecutionProvider': {'device_id': '0', 'gpu_mem_limit': '18446744073709551615', 'gpu_external_alloc': '0', 'gpu_external_free': '0', 'gpu_external_empty_cache': '0', 'cudnn_conv_algo_search': 'EXHAUSTIVE', 'cudnn_conv1d_pad_to_nc1d': '0', 'arena_extend_strategy': 'kNextPowerOfTwo', 'do_copy_in_default_stream': '1', 'enable_cuda_graph': '0', 'cudnn_conv_use_max_workspace': '1', 'tunable_op_enable': '0', 'enable_skip_layer_norm_strict_mode': '0', 'tunable_op_tuning_enable': '0'}}
find model: /home/rafael/.insightface/models/sepaelv2/det_10g.onnx detection [1, 3, '?', '?'] 127.5 128.0
Applied providers: ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'], with options: {'CPUExecutionProvider': {}, 'CUDAExecutionProvider': {'device_id': '0', 'gpu_mem_limit': '18446744073709551615', 'gpu_external_alloc': '0', 'gpu_external_free': '0', 'gpu_external_empty_cache': '0', 'cudnn_conv_algo_search': 'EXHAUSTIVE', 'cudnn_conv1d_pad_to_nc1d': '0', 'arena_extend_strategy': 'kNextPowerOfTwo', 'do_copy_in_default_stream': '1', 'enable_cuda_graph': '0', 'cudnn_conv_use_max_workspace': '1', 'tunable_op_enable': '0', 'enable_skip_layer_norm_strict_mode': '0', 'tunable_op_tuning_enable': '0'}}
find model: /home/rafael/.insightface/models/sepaelv2/genderage.onnx genderage ['None', 3, 96, 96] 0.0 1.0
set det-size: (320, 320)
Obter pontos de referência, distância interpupilar, representação vetorial, a face alinhada com dimensão fixa (112x112), estimativas de sexo, idade, pose (pitch, yaw, roll) e qualidade.
results = ff.process_image_single_face("obama.png")
results.keys()/home/rafael/miniconda3/envs/ffdev/lib/python3.10/site-packages/insightface/utils/transform.py:68: FutureWarning: `rcond` parameter will change to the default of machine precision times ``max(M, N)`` where M and N are the input matrix dimensions.
To use the future default and silence this warning we advise to pass `rcond=None`, to keep using the old, explicitly pass `rcond=-1`.
P = np.linalg.lstsq(X_homo, Y)[0].T # Affine matrix. 3 x 4
dict_keys(['keypoints', 'ipd', 'embedding', 'norm', 'bbox', 'aligned_face', 'gender', 'age', 'pitch', 'yaw', 'roll', 'fiqa_score'])
Comparar duas imagens faciais e obter o escore de similaridade.
ff.compare("obama.png", "obama2.png")0.8556093
Agregar embeddings de duas imagens faciais em uma única representação, com ponderação por qualidade
agg = ff.aggregate_from_images(["obama.png", "obama2.png"], quality_weight=True)
agg.shape(512,)
Estimativa de qualidade pelo método CR-FIQA
Para desabilitar, instancie o forensicface com a opção extended = False:
ff = ForensicFace(extended=False)
Obs.: a opção extended = False também desabilita as estimativas de
sexo, idade e pose.
good = ff.process_image("001_frontal.jpg")
bad = ff.process_image("001_cam1_1.jpg")
good["fiqa_score"], bad["fiqa_score"](2.3786173, 1.4386057)
-
Detecção, gênero (M/F), idade e pose (pitch, yaw, roll): insightface
-
Reconhecimento: adaface
-
Estimativa de qualidade: CR-FIQA
