긴 여정이었습니다. 검출에서 시작해 정렬·인식·감정·라이브니스를 지나, 실전 프로젝트와 운영·윤리까지 왔습니다. PART 12는 이 모든 것을 한자리에 모아 정리합니다. 목적별로 무엇을 골라야 할지 한눈에 보는 치트시트, 더 깊이 나아갈 주제, 그리고 앞으로 참고할 자료를 담았습니다.
| 단계 |
PART |
핵심 도구 |
| 환경 |
01 |
conda |
| 검출 |
02 |
Haar·YuNet·MediaPipe·RetinaFace·YOLO |
| 정렬 |
03 |
dlib 68점·MediaPipe·EAR |
| 인식 |
04~07 |
face_recognition·DeepFace·InsightFace·faiss |
| 감정 |
08 |
DeepFace·EmotiEffLib·블렌드셰이프 |
| 라이브니스 |
09 |
DeepFace anti_spoofing·Silent-Face |
| 통합·운영 |
10~11 |
FastAPI·Gradio·평가·배포·윤리 |
| 장 |
제목 |
무엇을 얻는가 |
| 01 |
라이브러리 선택 치트시트 |
목적별 추천 한눈에 |
| 02 |
더 나아가기 |
다음에 배울 주제들 |
| 03 |
참고 자료 |
공식 문서·논문 |