yakhyo/uniface

Python용 통합 얼굴 분석 라이브러리

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UniFace는 가볍고 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 Python 라이브러리로, 얼굴 검출, 인식,
추적, 랜드마크, 페이스 메시, 얼굴 파싱, 시선, 얼굴 속성, 안티스푸핑 등을 지원합니다.

     

pip install "uniface[cpu]"          # CPU 및 Apple Silicon
pip install "uniface[gpu]"          # NVIDIA CUDA
pip install --pre "uniface[cpu]"    # 최신 사전 릴리스

첫 번째 예제

FaceAnalyzer는 한 번의 호출로 검출, 정렬 및 인식을 수행합니다. 속성 모델은 필요할 때 명시적으로 추가합니다.

import cv2
from uniface import FaceAnalyzer, FairFace

analyzer = FaceAnalyzer(predictors=[FairFace()])

for face in analyzer.analyze(cv2.imread("photo.jpg")):
    print(face.bbox, face.sex, face.age_group, face.embedding.shape)

bbox, confidence, landmarks, embedding은 항상 설정됩니다. 나이, 성별, 인종, 감정, 품질 및 얼굴 상태는 해당 값을 채우는 예측 모델을 전달하기 전까지 None으로 유지됩니다.

15가지 작업과 각 작업에 사용되는 모델

작업	모델
얼굴 검출	RetinaFace, SCRFD, CenterFace, YOLOv5-Face, YOLOv8-Face, BlazeFace
얼굴 인식	AdaFace, ArcFace, EdgeFace, MobileFace, SphereFace
얼굴 추적	BYTETracker, 동영상 프레임 간 ID 유지
얼굴 랜드마크	2d106det (106), PIPNet (98 / 68), Face Mesh (468 / 478, 3D)
얼굴 파싱	BiSeNet (19개 클래스), XSeg 마스크 생성
인물 매팅	MODNet, 트라이맵 불필요
시선 추정	MobileGaze (ResNet-18 / 34 / 50, MobileNetV2)
머리 자세	6D 회전 표현, 피치 / 요 / 롤
인구통계학적 속성	AgeGender, FairFace (연령대, 성별, 인종)
감정	AffectNet-7 및 AffectNet-8
얼굴 상태	FaceAttribNet: 눈 상태, 안경, 선글라스, 마스크
얼굴 품질	eDifFIQA (T / S / M / L)
얼굴 위조 방지	MiniFASNet 생체 감지
익명화	5가지 블러 방식
벡터 저장소	FAISS 기반 임베딩 검색

CPU, Apple Silicon 및 CUDA에서 실행됩니다. 모델 가중치는 처음 사용할 때 다운로드되며 SHA-256으로 검증됩니다.

얼굴 검출과 특징 측정

얼굴 검출  ·  문서

얼굴 랜드마크  ·  문서

얼굴 메시  ·  문서

얼굴 품질  ·  문서

얼굴과 인물 영역 분리

얼굴 파싱  ·  문서

얼굴 세그멘테이션  ·  문서

인물 매팅  ·  문서

머리 방향과 시선 추정

머리 자세  ·  문서

시선 추정  ·  문서

얼굴 속성 분석

나이와 성별  ·  문서

감정  ·  문서

얼굴 상태  ·  문서

실제 얼굴과 재생 공격 구분

얼굴 위조 방지  ·  문서

얼굴 매칭과 익명화

얼굴 인식  ·  문서

얼굴 익명화  ·  문서