针对人脸特征检测, 提供了 68 点人脸特征检测模型,「face-api.js」实现了一个简单的卷积神经网络(CNN),它将返回给定图像的 68 个人脸特征点检测,这 68 个点的作用是为了后续的人脸对齐,为后续人脸识别做准备,这里提供了两个大小的模型供选择:350kb和80kb,大的模型肯定是更准确,小的模型适合对精确度要求不高,...
本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。 face-api.js:https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js TensorFlow.js:https://github.com/tensorflow/tfjs-core 像往常一样,...
首先,从 dist/face-api.js 获得最新的版本(https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/tree/master/dist),或者从 dist/face-api.min.js 获得缩减版,并且导入脚本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 如果你使用 npm 包管理工具,可以输入如下指令: 代码语言:javascript 代码...
你可以从face-api.js的官方GitHub仓库中下载最新版本的库文件,并将其添加到你的项目中。 加载模型:face-api.js需要加载一些预训练的模型,以便进行人脸检测和识别。你可以使用face-api.js提供的方法来加载这些模型。例如,你可以使用await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models')来加载SSD MobileNet...
如果你使用 npm 包管理工具,可以输入如下指令: npm i face-api.js 加载模型数据 你可以根据应用程序的要求加载你需要的特定模型。但是如果要运行一个完整的端到端的示例,我们还需要加载人脸检测、人脸特征点检测和人脸识别模型。相关的模型文件可以在代码仓库中找到,链接如下:https://github.com/justadudewhohacks...
要从JavaScript加载模型，请在app.js文件中添加以下内容：(async () => {await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models');})();调用是异步的；因此，我们需要将整个代码包装到异步IIFE中。另外，我们也可以使用诺言，因为我们从中获得了待处理的诺言loadFromUri。如果在节点环境中使用它，则还可以使用...
face-api.js — JavaScript API for Face Recognition in the Browser with tensorflow.js 教程| face-api.js:在浏览器中进行人脸识别的JavaScript接口(有提到相似度) face-api.js github face-api.js documentation 注意事项: 由于face-api.js 作者从 2020 Apr 之后就没有维护了, 以至于在 node.js 的时候无法...
要从JavaScript加载模型,请在app.js文件中添加以下内容: (async () => { await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models'); })(); 1. 2. 3. 4. 调用是异步的;因此,我们需要将整个代码包装到异步IIFE中。另外,我们也可以使用诺言,因为我们从中获得了待处理的诺言loadFromUri。如果在节点环境中...
face-api.js是一个基于TensorFlow.js的人脸识别库,它利用神经网络模型实现高精度的人脸检测、识别和关键点定位。该库支持在浏览器中运行,无需后端支持,使得人脸识别功能的实现变得非常简单和方便。 二、face-api.js的核心功能 人脸检测:face-api.js能够自动检测图像中的人脸,并返回人脸的位置和大小信息。 人脸识别:...
设置Face-API 让我们从索引文件开始。我们需要的只是一个我们想要处理的图像。我收集了一些马克的面部表情不同的图片。这将是本教程的测试主题: 除了图像之外,我们还需要包括face-api库。你可以直接从GitHub存储库中获取它,也可以npm i face-api.js在...