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`

uniapp开发微信小程序-人脸采集功能

使用python语言和opencv实现人脸识别、学习、训练等功能，支持调用笔记本摄像头抓取人脸并保存到本地人脸库。里面有三套实现代码，其中有一套是紧使用照片对比的方式

主要介绍了Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

基于PyQt5 实现的人脸采集系统

基于java_opencv开发的人脸采集及识别程序，java 使用opencv调用本地摄像头显示在swing panel中 实现人脸识别

大华园区人脸布控解决方案依托于其在安防领域的应用与积累，以人脸识别技术为核心，通过前端摄像机进行全方位的人脸采集，联动平台数据库比对，判断是否为非法入侵并进行实时报警。 针对案件发生后，可对人脸进行快以图搜图、联动视频、快速查证。

本站有采集系统源码的下载https://download.csdn.net/download/weixin_39840387/11509215，这个在此基础上增加了识别功能。识别库使用了facere_cognition。此为linux打包,配置文件在etc目录，仅提供摄像头部分参数修改，可用OBS虚拟摄像头测试。注意：文件需放置于英文文件夹！！！centos8下解包tar zvfx login-centos8-2021.5.1.tgz后运行login

本站有采集系统源码的下载https://download.csdn.net/download/weixin_39840387/11509215，这个在此基础上增加了识别功能。识别库使用了facere_cognition。此为windows打包，win7+系统可用。配置文件在etc目录，仅提供摄像头部分参数修改，可用OBS虚拟摄像头测试。注意：文件需放置于英文文件夹！！！

本站有采集系统源码的下载https://download.csdn.net/download/weixin_39840387/11509215，这个在此基础上增加了识别功能。识别库使用了facere_cognition。此为linux打包,配置文件在etc目录，仅提供摄像头部分参数修改，可用OBS虚拟摄像头测试。注意：文件需放置于英文文件夹！！！linux(ubuntu20.4)下解包tar zvfx login.tgz后运行login