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,对资源要求占用不高的
face-api.js是一个开源的JavaScript库,它利用TensorFlow.js在浏览器中直接运行神经网络模型,实现人脸检测、面部特征点定位、表情识别、年龄和性别估计等功能。无需服务器支持,无需上传用户图片,完全在用户本地浏览器中处理,极大地保护了用户隐私。 二、环境搭建 1. 引入库文件 首先,你需要在你的HTML文件中引入face-...
face-api.js** 库**:通过引入,用于实现人脸检测功能。 人脸检测模型文件:位于./face-api.js-master/weights目录下,由faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri加载。 五、注意事项 确保视频文件./2025419-450082.mp4存在且路径正确。 确保face-api.js库和人脸检测模型文件的路径正确,否则可能导致人脸检测功能无法...
在终端中运行以下命令来安装Face-API.js: npm install face-api.js 或者 yarn add face-api.js 安装完成后,你就可以开始在项目中导入并使用Face-API.js了。下面是一个简单的代码示例,演示如何使用Face-API.js来进行人脸识别登录:```javascript// 导入Face-API.js库const faceapi = require(‘face-api.js’...
本Demo是通过face-api实现的。具体内容可前往Github:face-api 注: 返回大部分使用的都是base64 Demo地址放在了码云上:video-clip-images 目录结构 video-clip-images/ ├── face-api.js-master/ │ ├── weights/ 模型 │ │ └── ...
</template> import * as faceapi from 'face-api.js' export default { data() { return { lastFacePosition: null, isFaceDetected: false, imageFaceDescriptor: null, // 存储用户图像的面部描述符 } }, async mounted() { // 加载 face-api.js 模型 await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.load...
使用face-api.js 进行人脸识别的基本步骤如下: 加载模型:face-api.js 依赖于预训练的深度学习模型,你需要在使用前加载这些模型。 获取输入图像:可以是来自摄像头的实时视频流,也可以是静态图像文件。 检测人脸:使用 face-api.js 提供的方法检测图像中的人脸。 处理检测结果:根据检测到的人脸进行进一步的处理,如绘制...
本文将为大家介绍一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascriptAPI——「face-api.js」,它实现了三种卷积神经网络架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务,可以在浏览器中进行人脸识别。 号外!号外!现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了!本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js...
### 摘要 `face-api.js`是一款先进的JavaScript库,它支持在浏览器环境及Node.js中实现人脸识别功能。该库基于一系列高效的算法开发而成,为开发者提供了简单易用的API接口,使得集成面部识别功能变得轻松便捷。 ### 关键词 `face-api.js`, JavaScript, 人脸识别, 浏览器, Node.js ## 一、face-api.js概述 ...
首先引入下载好的face-api.js包 import*asfaceApifrom'face-api.js' 以下是需要用到的属性 1、视频和图片不同时出现 videoShow:false,pictureShow:false, 2、生成图片后用于保存图片路径 picture:'', 3、因为在操作时会用到DOM所以将要用到虚拟DOM保存在data中 ...