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,...
项目中face-api的一些相关的静态文件,在相关的demo中都是放置在public下的models的目录下。以及他的引入方式如下,不是太懂这种文件加载的方式,开发环境下确确实实是加载进去了。打包后本地直接打开dist/index.html就出问题了,相关的face-api文件加载路径再看一个打包后正确的资源加载路径可以看到是明显的差异。项目的...
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: 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...
(async () => { await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models'); await faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models'); await faceapi.nets.faceExpressionNet.loadFromUri('/models'); const image = document.querySelector('img'); const canvas = faceapi.creat...
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...
aid-learning-team/face-api.js-modelsmaster 1 branch 0 tags Code This branch is 1 commit behind justadudewhohacks:master. Latest commit justadudewhohacks check in face expression model 1865e96 Dec 31, 2018 Git stats 6 commits Files Type Name Latest commit message Commit time face_...
加载需要的 models 开启webcam 把webcam 源放入 video 做显示 通过faceapi 扫描 video 做一个定位 canvas 画布 通过faceapi draw 人脸位置, 轮廓, 表情. 代码: import * as faceapi from 'face-api.js'; const video = document.querySelector<HTMLVideoElement>('#js-video')!; ...
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是一个开源项目,它使用TensorFlow.js在浏览器中运行深度学习模型。这个库可以识别和检测人脸,提取面部特征,并与已知的人脸数据进行比较。它提供了易于使用的API,使开发人员能够轻松地在Web应用程序中集成人脸识别功能。 工作原理 Face-API.js的工作原理基于深度学习。它使用预先训练的神经网络模型来识别图像...
await faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models'); 我们现在可以加载图像并将其传递给 face-api.js。faceapi.detectAllFaces默认情况下使用 SSD Mobilenet v1 模型,因此我们必须显式传递new faceapi.TinyFaceDetectorOptions()以强制它使用 Tiny Face Detector 模型。