DeepFace【部署 02】轻量级人脸识别和面部属性分析框架（实时分析+API+Docker部署

最新推荐文章于 2025-03-24 17:50:51 发布
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分类专栏： 程序员 文章标签： 网络安全 学习 面试
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【漏洞复现】Hikvision综合安防管理平台env信息泄漏漏洞
晚风不及你
01-21 3656
Hikvision（海康威视）是一家在中国颇具影响力的安防公司，其网络摄像头产品在市场上占据了相当大的份额。综合安防管理平台基于“统一软件技术架构”理念设计，采用业务组件化技术，满足平台在业务上的弹性扩展。
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lvaolan的博客
02-26 1629
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人脸识别技术探索与DeepFace框架
最新发布
猛犸象
03-24 1042
人脸识别技术探索与DeepFace框架
文档根元素 “beans“ 必须匹配 DOCTYPE 根 “null“
m0_62429214的博客
04-19 741
【文档根元素 “beans“ 必须匹配 DOCTYPE 根 “null“ 】 这种错误的一种低级错误！！ 整合mybatis时，创建SqlSessionFactoryBean时，configLocation属性设置错误，提供了一个错的配置文件导致。
SpringBoot 文档根元素 "beans" 必须匹配 DOCTYPE 根 "null"
多一份贡献,多一份环保
01-11 1万+
启动SpringBoot项目的时候 ，使用@ImportResource(“application.xml”)如出现如下异常文档根元素 "beans" 必须匹配 DOCTYPE 根 "null"无论怎么修改文件头部内容都不能去掉这错误，原因是在文件命名上出的问题，是不能取名为application.xml的，把文件名修改成其它就行了。
文档根元素 "beans" 必须匹配 DOCTYPE 根 "null"
热门推荐
weixin_37778823的博客
08-26 2万+
昨天在测试spring的配置文件spring.xml时，Junit测试老是报错，其中主要错误信息为：  Caused by: java.util.InvalidPropertiesFormatException: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 5; columnNumber: 80;   文档根元素 "beans" 必须匹配 DOCTYPE ...
DeepFace【部署 02】轻量级人脸识别和面部属性分析框架（实时分析+API+Docker部署(1)
2401_84281712的博客
05-07 937
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。网安所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。尽管人脸识别是基于一次性学习，但你也可以使用一个人的多张人脸照片。下的人脸来进行识别的。
DeepFace【部署 02】轻量级人脸识别和面部属性分析框架（实时分析+API+Docker部署(2)
m0_54903333的博客
05-02 1103
Python编程学习，学习内容包含：语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库，推荐《Python核心编程》，不要看完；在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。恭喜你，如果学到这里，你基本可以从事一份网络安全相关的工作，比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位；③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察。
[Vulfocus解题系列]ElasticSearch命令执行漏洞(CVE-2014-3120)
00勇士王子的博客
07-04 1698
漏洞介绍 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 库的搜索引擎，具有 HTTP Web 接口和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 是用 Java 开发的，其支持 MVEL、js、Java 等语言，其老版本默认语言为 MVEL。 MVEL :一个被众多 Java 项目使用的开源的表达式语言。 Elasticsearch 1.2之前的版本默认配置启用了动态脚本，该脚本允许远程攻击者通过 _search 的 source 参数执行任意 MVEL 表达式和 Java 代码。 影响版本
ctfshow-WEB-web5
wangyuxiang946的博客
08-21 1万+
ctf.show WEB模块第5关需要传递两个参数,一个字符串,一个数字,并且两个参数的md5值必须相同,我们可以利用md5的0e漏洞进行绕过 0e绕过是指:0e开头的字符串在参与弱类型比较时,会被当做科学计数法,结果转换为0;我们只要传入两个md5值是以0e开头的参数,即可绕过md5加密,夺取flag 页面中展示了部分源码,从源码中我们可以得知,想要夺旗需要通过GET请求传递两个参数v1和v2,并且参数v1必须是纯字母字符串,参数v2必须是数字或者数字字符串,并且两个参数的md5值必须...
ctfshow-web-web15 Fishman
HAI_WD的博客
09-11 1009
ctfshow-web-web15 Fishman
CTFshow-web-web5
qq_68581192的博客
10-09 238
不同数据的md5值一般不会相同，但是在php文件中，php在处理字符串时会把每一个以“0E”开头的哈希值都解释为0，当两个字符串的md5值都以0E开头时会被识别成科学计数法，会默认都为0，则是相同的。在这选的是v1=QNKCDZO，v2=240610708。我们可以看到源码，可以知道我们需要通过GET请求传递两个参数v1和v2，且v1需要是字母，v2是数字或字符串，两个参数的md5值还得相等。is_numeric()函数用于检测变量是否为数字或数字字符串,是则返回true,否则返回false。
ctfshow-web5
ElsonHY的博客
12-20 694
靶场地址：ctf.show 1.读代码 v1：参数要求为字母。 v2：参数要求为数字。 当v1和v2的MD5相同时，打印出flag的值。 2.md5碰撞 不同数据的md5是不会相等的，但是这边用的是==，如果得出的md5值是"0e"+"数字" 的格式，就会被当作科学计数法，值都为0。 举例： 只要找到对应格式的MD5值的全字母和全数字的值就可以了。 我用python写了一个自动化程序找出对应格式的md5值，只要修改对应的payload就可以了。 好家伙，这几率和买彩票一样，对应全数字和全字母一共跑了几个
deepface人脸识别是什么
03-18
<think>好的，我现在要帮用户了解DeepFace人脸识别的技术原理和使用方法。首先，我需要整理用户提供的引用内容，看看里面有哪些关键信息。用户引用了5个来源，其中引用1提到DeepFace使用深度卷积神经网络进行特征嵌入，引用2和3讨论了人脸识别的关键步骤如检测、对齐、特征提取，以及使用的算法如CNN。引用4和5涉及DeepFace的命令行使用和部署方法。 用户的问题分为两部分：技术原理和使用方法。技术原理方面，我需要结合引用中的信息，分步骤说明DeepFace的处理流程，比如检测、对齐、特征提取，以及使用的模型结构。要注意使用正确的LaTeX格式，比如提到网络结构时用$...$。同时，需要引用对应的参考文献，比如在提到特征嵌入时引用[^1]。 使用方法部分，用户可能想知道如何安装、调用API、进行人脸验证和分析。根据引用4和5，DeepFace提供了命令行工具和Python API。我需要详细说明这些步骤，比如安装命令、代码示例，以及如何解析结果。代码块需要用三个反引号包裹，并标明语言类型，比如python。 然后需要生成相关问题。根据用户提供的示例，问题应该围绕技术细节、优化、应用场景等。例如，可以问DeepFace的优化方法，或者与其他模型的对比。 还要注意避免使用Markdown格式，但根据用户指示，回答中的引用要自然地添加在段落末尾。例如，在解释特征提取时，引用[^1]和[^3]。 需要检查LaTeX语法是否正确，比如数学表达式是否用$包裹，独立公式用$$。例如，提到损失函数时可能用三元组损失函数，写成$\mathcal{L} = \max(d(a,p) - d(a,n) + \alpha, 0)$这样的形式，但引用中没有提到具体公式，所以可能不需要加入。 另外，要确保回答结构清晰，分点说明技术原理和使用方法，每个部分有子点，比如技术原理分为检测、对齐、特征提取、比对；使用方法分为安装、验证、分析、部署等。 可能还需要注意用户提到的“轻量级”和部署方法，如Docker和conda环境，这在引用4和5中有提到，要包含在回答中。 最后，生成的相关问题需要与DeepFace相关，比如性能优化、应用场景、数据处理等，确保问题有针对性，帮助用户进一步探索。</think>### DeepFace 人脸识别技术原理 1. **核心流程** DeepFace 技术流程分为四个关键步骤： - **人脸检测**：通过级联分类器或深度学习模型（如RetinaFace）定位图像中的人脸区域[^2]。 - **人脸对齐**：基于关键点检测（如眼睛、鼻尖位置）将人脸对齐至标准姿态，减少姿态变化的影响[^2]。 - **特征提取**：使用深度卷积神经网络（如VGG-Face、ResNet）将对齐后的人脸映射为高维特征向量（如128维嵌入向量）。 网络训练通常采用三元组损失函数（$\mathcal{L} = \max(d(a,p) - d(a,n) + \alpha, 0)$），以增强类内相似性和类间差异性。 - **特征比对**：通过余弦相似度或欧氏距离计算特征向量的相似性，完成人脸验证或识别。 2. **技术优势** - 端到端的深度学习框架，无需手工设计特征。 - 支持轻量级部署，可通过API或命令行快速集成到现有系统[^4][^5]。 --- ### DeepFace 使用方法 1. **安装与基础功能** 安装命令： ```bash pip install deepface ``` - **人脸验证**（1:1比对）： ```python from deepface import DeepFace result = DeepFace.verify(img1_path="img1.jpg", img2_path="img2.jpg", model_name="VGG-Face") print(result["verified"]) # 输出 True/False ``` - **人脸分析**（属性检测）： ```python analysis = DeepFace.analyze(img_path="img.jpg", actions=["age", "gender", "emotion"]) print(analysis["age"], analysis["dominant_emotion"]) # 输出年龄和主要情绪 ``` 2. **高级部署** - **命令行调用**： ```bash deepface verify -img1_path img1.jpg -img2_path img2.jpg deepface analyze -img_path img.jpg ``` - **API服务部署**： 支持Docker容器化部署或通过Flask构建RESTful API，接收Base64编码图像进行实时分析[^5]。 ---
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