🧠 تشخیص چهره با DeepFace؛ کتابخانه‌ای قدرتمند برای Python
---

کتابخانه‌ی DeepFace یک ابزار سبک اما پیشرفته برای تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های صورت مثل سن، جنسیت، احساس و نژاد در زبان پایتون است. این فریم‌ورک به‌طور هوشمند مدل‌های قدرتمندی مانند:
🔹 VGG-Face
🔹 FaceNet
🔹 ArcFace
🔹 Dlib
🔹 OpenFace
و سایر مدل‌های SOTA را پوشش می‌دهد 🚀

---

📌 مراحل استاندارد تشخیص چهره شامل:
✔️ تشخیص چهره (Detect)
✔️ هم‌ترازسازی (Align)
✔️ نرمال‌سازی (Normalize)
✔️ استخراج ویژگی (Represent)
✔️ تأیید هویت (Verify)

و DeepFace همه‌ی این مراحل را تنها با یک خط کد انجام می‌دهد!

---

📊 دقت عملکرد:
🔬 آزمایش‌ها نشون دادن مدل‌های DeepFace به دقتی بالاتر از انسان‌ها در شناخت چهره دست پیدا کردن (بیش از 97.5٪)!

---

📥 نصب آسان:
فقط کافیه این دستور رو اجرا کنی:
`bash
pip install deepface

🌐 لینک گیت‌هاب برای اطلاعات بیشتر و مستندات:
🖥 https://github.com/serengil/deepface


---

#تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #پایتون #FaceRecognition #DeepLearning #Python #ComputerVision #DeepFace

📡 برای آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🤖 تشخیص چهره با هوش مصنوعی

الگوریتم‌های Face Recognition با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) می‌توانند ویژگی‌های منحصر به فرد چهره را استخراج و با یکدیگر مقایسه کنند.

📌 همانطور که در این ویدیو می‌بینید:

✅تصاویر مختلف از یک فرد (مثلاً در شرایط نوری یا حالات متفاوت) وارد شبکه می‌شوند.

✅مدل CNN Encoder ویژگی‌های کلیدی چهره را به بردار عددی تبدیل می‌کند.

✅در نهایت، این بردارها با هم مقایسه شده و مشخص می‌شود که هر دو تصویر متعلق به یک فرد هستند یا خیر.


این تکنیک امروز در کاربردهایی مثل امنیت، کنترل دسترسی، گوشی‌های هوشمند و حتی شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

👁‍🗨 آینده سیستم‌های بینایی ماشین بدون شک با چنین الگوریتم‌هایی گره خورده است.

@rss_ai_ir

#AI #FaceRecognition #DeepLearning #ComputerVision #MachineLearning