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app.py

@@ -3,22 +3,19 @@ import face_recognition
 import numpy as np
 from PIL import Image
 
-def match_faces(image1, image2):
-    # 이미지에서 얼굴 인식 및 특징 추출
-    face_encoding1 = face_recognition.face_encodings(image1)[0]
-    face_encoding2 = face_recognition.face_encodings(image2)[0]
-    
-    # 두 얼굴 간의 유사도 측정 (유클리디안 거리)
-    distance = np.linalg.norm(face_encoding1 - face_encoding2)
-    
-      # 유클리디안 거리를 사용하여 유사도 계산 (0에 가까울수록 비슷함)
-    # 유사도를 백분율로 변환 (이 방식은 예제로, 실제 응용에서 더 정교한 방법이 필요할 수 있음)
-    # 참고: 0.6은 경험적으로 얼굴이 매우 비슷하다고 판단되는 임계값입니다. 이 값을 기준으로 유사도를 계산합니다.
-    similarity = max(0, 100 - (distance / 0.6) * 100)
-    
-    return f"두 얼굴의 유사도는 {similarity:.2f}% 입니다."
-    
-    return f"유사도: {similarity:.2f}%"
+from deepface import DeepFace
+import pandas as pd
+
+# 이미지 경로
+img1_path = 'path/to/image1.jpg'
+img2_path = 'path/to/image2.jpg'
+
+# 얼굴 유사도 측정
+result = DeepFace.verify(img1_path, img2_path)
+
+# 결과 출력
+print("Face similarity:", result["verified"])
+
 
 # Gradio 인터페이스 생성
 iface = gr.Interface(fn=match_faces,