Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 14:47 UTC

serengil / deepface

A Lightweight Face Recognition and Facial Attribute Analysis (Age, Gender, Emotion and Race) Library for Python

PythonMIT★ 23.453 estrellas⑂ 3174 forksdesde feb 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

serengil/deepface tiene un índice de salud de 81 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Community & Adoption (86/100) y la más baja, Security (21/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

81
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

81
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 69 se calibra a 81 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Sefik Ilkin SerengilCuenta personal
2163 seguidores36 repositorios públicosdesde abr 2016@Neo4j

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIdeepface0.0.101180.91893hace 1 día

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

83Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 1 días
16.6/36Cadencia de commits — 24/52 semanas con commits
16.6/18Volumen de commits — 70 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year70
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year24
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 21 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 1 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~92,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count21
latest_release_tagv0.0.101
releases_from_tagsno
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases92,2

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

86Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 23.453 estrellas
25/25Forks — 3174 forks
12.6/15Observadores — 189 observadores
Datos de entrada utilizados
forks3174
stars23.453
watchers189
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges14
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
70.1/80Descargas mensuales — 180.918 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdeepface
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads180.918
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

68Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 78% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 92 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled92
top_contributor_share0,78
Cómo se puntúa
41.8/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
21.8/30Aceptación de PR — 266/366 PR decididos fusionados
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs266
open_issues6
closed_issues1238
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d4
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,995
closed_unmerged_prs100
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
24/25Alcance del propietario — 2163 seguidores de serengil
23.4/25Trayectoria — 36 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers2163
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginserengil
public_repos36
account_age_days3806
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 1 días
20/20Historial de versiones — 93 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdeepface
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish1

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

78Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .pylintrc
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.youtube.com/watch?v=WnUVYQP4h44&list=PLsS_1RYmYQQFdWqxQggXHynP1rqaYXv_E
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 17 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsface-recognition, vgg-face, facenet, openface, facial-expression-recognition, age-prediction, gender-prediction, race-classification, emotion-recognition, deep-learning, machine-learning, deepface, face-analysis, python, deepid, arcface, facial-recognition
has_wikisí
homepagehttps://www.youtube.com/watch?v=WnUVYQP4h44&list=PLsS_1RYmYQQFdWqxQggXHynP1rqaYXv_E
docs_sitehttps://www.youtube.com/watch?v=WnUVYQP4h44&list=PLsS_1RYmYQQFdWqxQggXHynP1rqaYXv_E
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

21En riesgo · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsrequirements-dev.txt, requirements.txt, requirements_additional.txt, requirements_base.txt, requirements_pytorch.txt, requirements_tf.txt, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories450
affected_packages7
assessed_packages11
unassessed_packages31
affected_by_severitycritical 3, high 3, low 1
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 11 dependencias resueltas con OSV. 31 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

72Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.deepface.dev/llms.txt)
27.2/40Historial de commits legible — 51 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://docs.deepface.dev/llms.txt
legible_history_share0,51
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .pylintrc
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini)
54.6/55Tamaños de archivo manejables — 1/127 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes61.035
source_files_sampled127
oversized_source_files1
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

23.453estrellas de GitHub
92contribuidores
70commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
21versiones publicadas
1factor bus
6issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:deepface@0.0.101; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • Advisory severity resolved for 120 of 185 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/17 14:46:46 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 3174 ⇿
0Estrellas
3174Forks
7Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

20002200240026002800300032003174362024-122025-102026-09
Mayor 0Menor 0Parche 7

Cada punto abarca 2 días.

Todas las dependencias 42

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 42 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIalbumentations—indirecta
PyPIdlib—indirecta
PyPIfacenet-pytorch—indirecta
PyPIfire—indirecta
PyPIfire0.4.0indirecta
PyPIflask—indirecta
PyPIflask2.0.2indirecta
PyPIflask-cors—indirecta
PyPIgdown—indirecta
PyPIgdown4.2.0indirecta
PyPIgunicorn—indirecta
PyPIgunicorn20.1.0indirecta
PyPIinsightface—indirecta
PyPIkeras—indirecta
PyPIkeras2.7.0indirecta
PyPIlightdsa—indirecta
PyPIlightphe—indirecta
PyPImediapipe—indirecta
PyPImtcnn—indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPInumpy1.22.3indirecta
PyPIonnxruntime—indirecta
PyPIopencv-contrib-python—indirecta
PyPIopencv-python—indirecta
PyPIopencv-python4.9.0.80indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpandas2.0.3indirecta
PyPIpillow—indirecta
PyPIpillow9.0.0indirecta
PyPIpydantic—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpython-dotenv—indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIretina-face—indirecta
PyPItensorflow—indirecta
PyPItensorflow2.7.0indirecta
PyPItf-keras—indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItqdm—indirecta
PyPItqdm4.66.1indirecta
PyPItyping-extensions—indirecta
PyPIultralytics—indirecta
Avisos de dependencias 7

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 11 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 7 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 31 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
keras2.7.0indirectacrítica273.15.0
pillow9.0.0indirectacrítica4327.0.0-beta.2
tensorflow2.7.0indirectacrítica3682.12.1
flask2.0.2indirectaalta43.1.3
gdown4.2.0indirectaalta25.2.2
gunicorn20.1.0indirectaalta422.0.0
tqdm4.66.1indirectabaja24.66.3

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.