Для обнаружения лиц в Python существует несколько методов. Вот несколько популярных вариантов:

1. OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом): OpenCV предоставляет предварительно обученные модели для обнаружения лиц, такие как каскады Хаара или модели на основе глубокого обучения, такие как Single Shot MultiBox Detector (SSD) или You Алгоритм «Посмотри только один раз» (YOLO). Он предлагает полный набор функций и широко используется для распознавания лиц.

2. Dlib: Dlib – это мощная библиотека, включающая предварительно обученные модели для обнаружения лиц, ориентиров и распознавания лиц. Он обеспечивает точные и эффективные алгоритмы обнаружения лиц, используя комбинацию каскадов Хаара и функций HOG (гистограмма ориентированных градиентов).

3. TensorFlow и Keras. Эти популярные платформы глубокого обучения можно использовать для обнаружения лиц с помощью предварительно обученных моделей, таких как Single Shot Multibox Detector (SSD), Faster R-CNN (сверточные нейронные сети на основе регионов), или RetinaNet.

4. MTCNN (многозадачные каскадные сверточные сети): MTCNN — это алгоритм обнаружения лиц на основе глубокого обучения, который одновременно обнаруживает лица и ориентиры лица. Он использует ряд нейронных сетей для создания ограничивающих рамок и характерных точек лица.

5. Библиотеки распознавания лиц. Такие библиотеки, как face_recognition и deepface, предоставляют высокоуровневые API для обнаружения, распознавания лиц и анализа атрибутов лица. Они используют модели глубокого обучения для точного распознавания лиц.