jjunyuongv/insightface-endpoint

InsightFace Endpoint Model

InsightFace를 사용한 얼굴 임베딩 추출 및 유사도 계산 모델입니다.

모델 설명

이 모델은 다음 두 가지 주요 기능을 제공합니다:

1. 얼굴 감지 및 임베딩 추출 (Face Detection & Embedding): buffalo_l 모델을 사용하여 이미지에서 얼굴을 감지하고 특징 벡터(임베딩)를 추출합니다.
2. 얼굴 유사도 계산 (Face Similarity): 두 얼굴의 임베딩 벡터 간 코사인 유사도를 계산하여 얼굴이 같은 사람인지 판단합니다.

모델 파일

• buffalo_l/: 얼굴 감지 및 임베딩 추출 모델 폴더
  • det_10g.onnx: 얼굴 감지 모델
  • genderage.onnx: 성별/나이 추정 모델
  • w600k_r50.onnx: 얼굴 랜드마크 및 임베딩 추출 모델

사용 방법

Inference Endpoint API

이 모델은 HuggingFace Inference Endpoint로 배포되어 사용됩니다.

얼굴 감지 및 임베딩 추출

import requests

response = requests.post(
    "https://your-endpoint-url.hf.space",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
    json={
        "task": "face-detect",
        "image": "data:image/png;base64,..."
    }
)

# 응답 형식:
# {
#   "faces": [
#     {
#       "bbox": [x1, y1, x2, y2],
#       "embedding": [0.123, 0.456, ...],  # 512차원 벡터
#       "det_score": 0.99,
#       "gender": 0,  # 0: 여성, 1: 남성
#       "age": 25
#     }
#   ]
# }

얼굴 유사도 계산

response = requests.post(
    "https://your-endpoint-url.hf.space",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
    json={
        "task": "face-similarity",
        "image1": "data:image/png;base64,...",
        "image2": "data:image/png;base64,...",
        "face_index1": 0,
        "face_index2": 0
    }
)

# 응답 형식:
# {
#   "similarity": 0.85,  # 0.0 ~ 1.0 (1.0이 가장 유사)
#   "embedding1": [0.123, 0.456, ...],
#   "embedding2": [0.234, 0.567, ...],
#   "face1_info": {"bbox": [...], "det_score": 0.99, ...},
#   "face2_info": {"bbox": [...], "det_score": 0.98, ...}
# }

요구사항

• Python 3.8+
• ONNX Runtime
• InsightFace 라이브러리

라이선스

이 모델은 원본 InsightFace 모델의 라이선스를 따릅니다.

사용 사례

• 얼굴 인증 및 검증
• 동일인 판별
• 얼굴 기반 검색
• 출입 통제 시스템

참고 자료

• InsightFace 공식 사이트
• InsightFace GitHub