Vous êtes-vous déjà demandé comment utiliser de la reconnaissance faciale dans vos projets Python sans trop vous prendre la tête ?
Ne cherchez pas plus loin ! Aujourd’hui, je partage avec vous cette bibliothèque de reconnaissance faciale vraiment top : face_recognition.
Cette lib repose sur la pointe de la technologie en matière de reconnaissance faciale, notamment grâce à dlib. D’ailleurs, elle revendique une précision impressionnante de 99,38 % au benchmark Labeled Faces in the Wild.
La bibliothèque face_recognition offre une panoplie de fonctionnalités : Elle détecte les faces sur les photos, repère les traits du visage (yeux, nez, bouche et menton) et reconnaît les personnes. Vous pouvez même combiner cette bibliothèque avec d’autres libs Python pour effectuer une reconnaissance faciale en temps réel.
Pour l’installer, assurez-vous d’avoir Python 3.3+ ou Python 2.7, ainsi que macOS ou Linux. Ensuite, un simple
pip3 install face_recognition… fera l’affaire !
La bibliothèque est également compatible avec Docker, et, si vous rencontrez des problèmes d’installation, une machine virtuelle préconfigurée est à votre disposition. De plus, des instructions d’installation pour Windows, Rasberry Pi et FreeBSD sont également dispo sur la page Github.
La bibliothèque face_recognition contient deux programmes en ligne de commande : face_recognition et face_detection.
Le premier programme reconnaît les visages dans une ou plusieurs photos, tandis que le second trouve les positions des visages dans les images. Petite astuce, si vous obtenez plusieurs correspondances pour une même personne, essayez d’ajuster l’option --tolerance pour obtenir des résultats plus précis.
Pour essayer le modèle de détection de visage basé sur l’apprentissage en profondeur, je vous invite à implémenter ce code. Vous pouvez également essayer ce code ici si vous avez de nombreuses images à traiter en batch. Cet autre exemple permet de localiser automatiquement les caractéristiques faciales des visages.
Y’a de quoi bricoler !
Le projet face_recognition contient également des exemples pour reconnaître des visages à partir d’une vidéo, créer un service Web pour la reconnaissance faciale via HTTP, ou utiliser un classificateur pour reconnaître des visages sur plusieurs images par personne.
Intéressé par un exécutable autonome ? Comme d’habitude, PyInstaller est votre meilleur ami ! Cependant, une configuration personnalisée sera nécessaire pour fonctionner correctement avec cette bibliothèque.
Il est bon de noter que cette technologie présente certaines limitations. Par exemple, la reconnaissance faciale fonctionne moins bien sur les enfants et peut varier entre les groupes ethniques. Pour plus de détails, vous pouvez consulter la page wiki qui vous expliquera tout à ce sujet.
En somme, face_recognition est une bibliothèque open-source vraiment chouette permettant le développement de projets de reconnaissance faciale en Python. C’est une bonne opportunité pour vous lancer dans la création d’applications IA de reconnaissance faciale.