Лёгкая C++-библиотека с более чем 100 моделями ИИ для детекции, распознавания лиц, сегментации и удаления фона; поддерживает ONNXRuntime, MNN, TensorRT и другие движки.
yakhyo/uniface
Единая библиотека Python для обнаружения, распознавания и отслеживания лиц, работы с ориентирами, парсингом, взглядом и атрибутами, а также защиты от спуфинга через один API.
- Звёзды
- 2,199
- Форки
- 310
- Открытые issues
- 5
- Последний коммит
- 21 час назад
Что это?
UniFace — библиотека Python для анализа лиц, объединяющая обнаружение, распознавание и отслеживание лиц, поиск лицевых ориентиров, построение 3D-сетки лица, парсинг, удаление фона, оценку позы головы и направления взгляда, определение демографических характеристик, эмоций и состояний лица, оценку качества, защиту от спуфинга и анонимизацию в одном интерфейсе. Класс FaceAnalyzer за один вызов выполняет обнаружение, выравнивание и распознавание лиц, а предикторы атрибутов, например FairFace или AgeGender, можно добавить, чтобы заполнять дополнительные поля для каждого обнаруженного лица.
Модели работают через ONNX Runtime на CPU, Apple Silicon и NVIDIA CUDA; установить библиотеку можно с помощью pip, выбрав дополнительный пакет cpu или gpu. При первом использовании веса скачиваются и проверяются по SHA-256. Среди поддерживаемых моделей — RetinaFace, SCRFD, ArcFace, AdaFace, BiSeNet, MODNet и MiniFASNet.
Лицензии на некоторые предварительно обученные веса отличаются от лицензии MIT самой библиотеки, поэтому перед коммерческим использованием проект рекомендует ознакомиться с лицензиями моделей.
Ключевые возможности
- 01Обнаружение, распознавание и отслеживание лиц в едином конвейере FaceAnalyzer
- 02Ориентиры лица: от 68 до 478 точек, включая 3D-сетку лица
- 03Предикторы атрибутов для определения возраста, пола, расы, эмоций и состояний лица
- 04Оценка позы головы и направления взгляда
- 05Защита от спуфинга, оценка качества лиц и пять методов размытия для анонимизации
- 06Работа на CPU, Apple Silicon и CUDA через ONNX Runtime
Сценарии использования
- Добавление обнаружения и распознавания лиц в проект компьютерного зрения на Python
- Создание видеоконвейера для отслеживания лиц между кадрами
- Анонимизация лиц на фотографиях или видео
- Проверка живости вместе со сравнением лиц
Быстрый старт
- 1
Установите сборку для CPU (она также работает на Apple Silicon)
pip install "uniface[cpu]" - 2
Или установите сборку для NVIDIA CUDA
pip install "uniface[gpu]" - 3
Запустите первый скрипт: он обнаружит лица на фотографии и выведет их атрибуты
Что важно знать
- Некоторые веса предварительно обученных моделей не распространяются по лицензии MIT, поэтому перед коммерческим использованием необходимо проверить условия лицензии.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое uniface?
- Единая библиотека Python для обнаружения, распознавания и отслеживания лиц, работы с ориентирами, парсингом, взглядом и атрибутами, а также защиты от спуфинга через один API. UniFace — библиотека Python для анализа лиц, объединяющая обнаружение, распознавание и отслеживание лиц, поиск лицевых ориентиров, построение 3D-сетки лица, парсинг, удаление фона, оценку позы головы и направления взгляда, определение демографических характеристик, эмоций и состояний лица, оценку качества, защиту от спуфинга и анонимизацию в одном интерфейсе. Класс FaceAnalyzer за один вызов выполняет обнаружение, выравнивание и распознавание лиц, а предикторы атрибутов, например FairFace или AgeGender, можно добавить, чтобы заполнять дополнительные поля для каждого обнаруженного лица.
- uniface можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- uniface распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- uniface всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в uniface — 6 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать uniface?
- Добавление обнаружения и распознавания лиц в проект компьютерного зрения на Python Создание видеоконвейера для отслеживания лиц между кадрами Анонимизация лиц на фотографиях или видео Проверка живости вместе со сравнением лиц
- Как установить uniface?
- Установите сборку для CPU (она также работает на Apple Silicon): pip install "uniface[cpu]" Или установите сборку для NVIDIA CUDA: pip install "uniface[gpu]" Запустите первый скрипт: он обнаружит лица на фотографии и выведет их атрибуты
- Где скачать uniface?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/yakhyo/uniface
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Библиотека Python для распознавания лиц и анализа их атрибутов: возраста, пола, эмоций и расы; поддерживает разные модели и детекторы.
Локальная библиотека фото и видео с поддержкой автономной работы, распознаванием лиц и семантическим поиском на базе ИИ.
Фреймворк для развёртывания ИИ с визуальным редактором рабочих процессов и поддержкой запуска моделей на настольных, мобильных, периферийных и серверных устройствах через разные движки инференса.
Python-инструментарий для оптимизации моделей ONNX: сокращает число операторов, стремясь сохранить точность и ускорить инференс.
Локальная NVR-система с ИИ и компьютерным зрением для обнаружения объектов, движения и лиц на собственных камерах.