face-evolution二年制口腔正畸高级课程【注册版】

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`

源码编译opencv和opencv_contrib时，往往会卡在下载face_landmark_model.dat上，这个文件下载下来非常慢，特地将该文件上传，供大家下载

face-min.js与tracking-min.js

High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement

人脸对齐经典文章ESR，加中文注释版，关键点有三个：两级回归模型，形状索引特征和基于相关性的特征选择，弱回归器采用随机fern

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

情绪识别：通过面部表情和语音进行双峰情绪识别

PRO-FACE解密软件试过很好用。。。

kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。