# Deepface Framework

> Wrapper que integra múltiples modelos faciales (ArcFace, FaceNet, VGG-Face, DeepID)

- Skill: `davidcastagnetoa/deepface-framework` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add davidcastagnetoa/deepface-framework`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/davidcastagnetoa/deepface-framework/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: davidcastagnetoa (https://skillmd.com/u/davidcastagnetoa)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/davidcastagnetoa/deepface-framework

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# deepface_framework

DeepFace es una librería Python que unifica múltiples modelos de reconocimiento facial bajo una API consistente. Permite cambiar entre ArcFace, FaceNet, VGG-Face y otros sin modificar el código del pipeline.

## When to use

Usar en el `face_match_agent` como capa de abstracción sobre los modelos faciales. Facilita el testing A/B entre modelos y proporciona un fallback automático si el modelo primario (ArcFace) falla.

## Instructions

1. Instalar: `pip install deepface`.
2. Verificar rostros: `result = DeepFace.verify(img1, img2, model_name='ArcFace')`.
3. Extraer embeddings: `embedding = DeepFace.represent(img, model_name='ArcFace')`.
4. Modelos disponibles: `ArcFace`, `Facenet512`, `VGG-Face`, `DeepID`, `SFace`.
5. Configurar modelo primario en config: `FACE_MODEL=ArcFace`.
6. Implementar fallback: si ArcFace falla, usar FaceNet automáticamente.
7. Comparar resultados entre modelos para validación cruzada en casos dudosos.

## Notes

- DeepFace descarga modelos automáticamente; pre-descargar en Docker build para producción.
- Para máximo rendimiento, usar InsightFace directamente en lugar de DeepFace wrapper.
- DeepFace incluye detector de rostros integrado; desactivar si ya se usa Mediapipe.