face-api-demo:基于 face-api.js 实现人脸采集
在本项目"face-api-demo"中，我们关注的是利用JavaScript库face-api.js来实现人脸检测与采集的功能。face-api.js 是一个强大的JavaScript库，它利用深度学习技术，为Web应用程序提供了实时的人脸检测、识别以及表情分析等功能。下面将详细探讨这个库的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用。
让我们了解face-api.js的核心功能。该库主要包含以下几个模块：
1. **人脸检测（Face Detection）**：这是face-api.js的基础，它可以检测图像或视频流中的人脸。它使用预训练的SSD（Single Shot Multibox Detector）模型，能够快速定位出图像中的人脸位置，并返回包含人脸边界框的数组。
2. **人脸识别（Face Recognition）**：除了检测人脸，face-api.js还可以识别人脸。它使用了预训练的FaceNet模型，通过计算人脸的嵌入向量（embedding），可以比较不同人脸之间的相似性，从而实现人脸识别。
3. **表情分析（Face Expression Recognition）**：此外，库还支持表情分析，如识别出七种基本表情（快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和中立）。
现在，我们来看一下如何在项目中使用face-api.js。在"face-api-demo"中，遵循以下步骤：
1. **安装依赖**：使用`npm install`命令安装face-api.js库以及相关的图像处理库，如sharp，以处理图像数据。
2. **加载模型**：在项目启动前，需要先加载预训练的模型。这通常通过`loadFaceDetectionModel`、`loadFaceRecognitionModel`等方法完成，这些方法会异步下载模型文件并进行解压。
3. **捕获视频流**：使用HTML5的`
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 29 个子文件 9.92MB ） face-api-demo:基于 face-api.js 实现人脸采集","children":[{"title":"face-api-demo-master","children":[{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 181B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 201B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"package.json <span style='color:#111;'> 2.21KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"src","children":[{"title":"face-detection.js <span style='color:#111;'> 6.16KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"index.js <span style='color:#111;'> 66B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"assets","children":[{"title":"face-api","children":[{"title":"models","children":[{"title":"mtcnn_model-weights_manifest.json <span style='color:#111;'> 3.06KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"face_landmark_68_model-weights_manifest.json <span style='color:#111;'> 7.70KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ssd_mobilenetv1_model-shard1 <span style='color:#111;'> 4.00MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ssd_mobilenetv1_model-weights_manifest.json <span style='color:#111;'> 25.93KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"face_landmark_68_model-shard1 <span style='color:#111;'> 348.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"face_landmark_68_tiny_model-shard1 <span style='color:#111;'> 75.41KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"face_recognition_model-weights_manifest.json <span style='color:#111;'> 17.87KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tiny_face_detector_model-weights_manifest.json <span style='color:#111;'> 2.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ssd_mobilenetv1_model-shard2 <span style='color:#111;'> 1.36MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"face_recognition_model-shard2 <span style='color:#111;'> 2.15MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"face_recognition_model-shard1 <span style='color:#111;'> 4.00MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tiny_face_detector_model-shard1 <span style='color:#111;'> 188.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mtcnn_model-shard1 <span style='color:#111;'> 1.89MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"face_landmark_68_tiny_model-weights_manifest.json <span style='color:#111;'> 4.34KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"face-api.js <span style='color:#111;'> 697.57KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"styles","children":[{"title":"index.less <span style='color:#111;'> 272B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true},{"title":"webpack.dev.js <span style='color:#111;'> 299B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"postcss.config.js <span style='color:#111;'> 65B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"webpack.prod.js <span style='color:#111;'> 165B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"webpack.base.js <span style='color:#111;'> 1.62KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"index.html <span style='color:#111;'> 733B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"babel.config.js <span style='color:#111;'> 438B </span>","children":null,"spread":false},{"title":".eslintrc.js <span style='color:#111;'> 353B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"package-lock.json <span style='color:#111;'> 361.31KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- Vivado永久激活license(亲测可用）包（搜集的全部可用LICENSE)
- apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz 安装包
- .net C# 通过session控制重复登录及在线用户统计
- 惯性导航初始对准（教材）
- JSP MYSQL社区志愿者服务系统
- 最速下降法的MATLAB程序
- AT89S2051 S51 S52 ISP下载器软件progisp20
- 山东大学2018计算机体系结构复习资料
- MSP430+LORA
- 单片机温度加PH值测量程序
- ebaz4205.rar
- 目前最完整的数据结构1800题内含完整答案.zip
- bootstrap-select多级搜索框
- 黑莓8700 4.5ROM刷机_系统设置_软件使用终极教程
- ActiveMQ.rar
- 金山词霸for s60v5最终版含列句生词本
- CreateWindowEx 创建永在最前面的窗口.rar
- c语言均值滤波源程序
- SuperMap Objects .NET 保存和另存地图
- 四川大学计算机组成与体系结构_课后习题答案
- S7A server(无时间限制)
- itextpdf-5.3.2.jar
- SAS ADV最强机经
- yslow-3.1.0-fx
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明