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yakhyo/uniface

Una biblioteca unificada de Python para detección, reconocimiento y seguimiento facial, landmarks, parsing, estimación de la mirada, atributos y anti-spoofing mediante una sola API.

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¿Qué es?

UniFace es una biblioteca de Python para el análisis facial que reúne detección, reconocimiento, seguimiento, landmarks faciales, malla facial, parsing, matting, pose de la cabeza, estimación de la mirada, datos demográficos, emociones, estados faciales, puntuación de calidad, anti-spoofing y anonimización en una sola interfaz. La clase FaceAnalyzer ejecuta la detección, la alineación y el reconocimiento en una sola llamada. También se pueden añadir predictores de atributos como FairFace o AgeGender para completar campos adicionales de cada rostro detectado.

Los modelos se ejecutan mediante ONNX Runtime en CPU, Apple Silicon y NVIDIA CUDA, y se instalan con pip usando el extra cpu o gpu. Los pesos se descargan la primera vez que se usan y se verifican con SHA-256. La lista de modelos incluye RetinaFace, SCRFD, ArcFace, AdaFace, BiSeNet, MODNet y MiniFASNet, entre otros.

Algunos pesos preentrenados tienen licencias distintas de la licencia MIT de la biblioteca, por lo que el proyecto pide revisar las licencias de los modelos antes de usarlos comercialmente.

Funciones clave

  • 01Detección, reconocimiento y seguimiento en una sola canalización de FaceAnalyzer
  • 02Landmarks de entre 68 y 478 puntos, incluida una malla facial 3D
  • 03Predictores de atributos para edad, sexo, raza, emociones y estados faciales
  • 04Estimación de la pose de la cabeza y de la mirada
  • 05Anti-spoofing, puntuación de calidad facial y cinco métodos de desenfoque para anonimización
  • 06Se ejecuta en CPU, Apple Silicon y CUDA mediante ONNX Runtime

Casos de uso

  • Añadir detección y reconocimiento facial a un proyecto de visión artificial en Python
  • Crear una canalización de video que siga rostros entre fotogramas
  • Anonimizar rostros en fotos o videos
  • Ejecutar comprobaciones de vida junto con la comparación facial

Inicio rápido

  1. 1

    Instala la versión para CPU (también funciona en Apple Silicon)

    pip install "uniface[cpu]"
  2. 2

    O instala la versión para NVIDIA CUDA

    pip install "uniface[gpu]"
  3. 3

    Ejecuta el primer script: detecta caras en una foto e imprime sus atributos

Antes de usarlo

  • Algunos pesos de modelos preentrenados no tienen licencia MIT y es necesario comprobarlo antes de usarlos comercialmente.

En colecciones

Bibliotecas y herramientas de visión artificial

Temas

#computer-vision#face-recognition#face-detection#onnxruntime#deep-learning#facial-landmarks#face-alignment#face-analysis#face-anonymization#face-anti-spoofing

Preguntas frecuentes

¿Qué es uniface?
Una biblioteca unificada de Python para detección, reconocimiento y seguimiento facial, landmarks, parsing, estimación de la mirada, atributos y anti-spoofing mediante una sola API. UniFace es una biblioteca de Python para el análisis facial que reúne detección, reconocimiento, seguimiento, landmarks faciales, malla facial, parsing, matting, pose de la cabeza, estimación de la mirada, datos demográficos, emociones, estados faciales, puntuación de calidad, anti-spoofing y anonimización en una sola interfaz. La clase FaceAnalyzer ejecuta la detección, la alineación y el reconocimiento en una sola llamada. También se pueden añadir predictores de atributos como FairFace o AgeGender para completar campos adicionales de cada rostro detectado.
¿uniface es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
uniface es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿uniface sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de uniface fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar uniface?
Añadir detección y reconocimiento facial a un proyecto de visión artificial en Python Crear una canalización de video que siga rostros entre fotogramas Anonimizar rostros en fotos o videos Ejecutar comprobaciones de vida junto con la comparación facial
¿Cómo se instala uniface?
Instala la versión para CPU (también funciona en Apple Silicon): pip install "uniface[cpu]" O instala la versión para NVIDIA CUDA: pip install "uniface[gpu]" Ejecuta el primer script: detecta caras en una foto e imprime sus atributos
¿Dónde consigo uniface?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/yakhyo/uniface

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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