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,...
### 关键词 `face-api.js`, JavaScript, 人脸识别, 浏览器, Node.js ## 一、face-api.js概述 ### 1.1 face-api.js简介 `face-api.js`是一款专为前端开发者设计的高级JavaScript库,它能够在浏览器环境以及Node.js环境中实现人脸识别功能。这款库基于一系列高效的算法开发而成,包括但不限于MTCNN(多任务...
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,...
face-api 有几个非常重要的方法下面说明一下都是来自 https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/ 的介绍在使用这些方法前必须先加载训练好的模型,这里并不需要自己照片进行训练了,face-api.js应该是在tensorflow.js上改的所以这些训练好的模型应该和python版的tensorflow都是通用的。所有可用的模型都在http...
face-api.js 是一个基于 TensorFlow.js 的 JavaScript 模块，它提供了三种卷积神经网络架构，用于人脸检测、识别和特征点检测。此模块内嵌了训练好的模型，能直接使用，无需自定义标注和训练，降低了成本。主要功能包括：人脸检测：face-api.js 使用 SSD（Single Shot Multibox Detector）算法，基于 ...
识别的文章《Node.js + face-recognition.js : Simple and Robust Face Recognition using Deep Learning》(Node.js + face-recognition.js:通过深度学习实现简单而鲁棒的人脸识别)(medium.com/@muehler.v/n),你就会知道他在之前组装过一个类似的程序包,例如「face-recgnition.js」,从而为「node.js」引入了...
reactface-apijs UpdatedJan 5, 2023 TypeScript thebigpotatoe/node-red-contrib-face-recognition Star22 Code Issues Pull requests Discussions A wrapper node for the epic Face-API.js library nodejstensorflownode-redfacial-recognitionface-recognitionface-detectionfacial-expressionsface-trackingface-apifacial...
api.js/master/weights'), faceapi.nets.mtcnn.loadFromUri('https://raw.githubusercontent.com/justadudewhohacks/face-api.js/master/weights'), //faceapi.nets.tinyYolov.loadFromUri('https://raw.githubusercontent.com/justadudewhohacks/face-api.js/master/weights') ]).then(async () => { /...
无意中看到了一个有趣的AI实时人脸追踪,不懂AI的我简单地尝试了一下。我使用的是基于TensorFlow构建的face-api.js库,事实上它可以嵌入在网站上并让网站拥有功能齐全的实时人脸检测能力,而且可与任何网络摄像头或手机摄像头配合使用。只要照着教程ctrl+c➕ctrl+v🤣相信你也能做出这个效果!
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...