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`

使用faceapi.js实现的人脸识别，有动态视频检测的，也有图片检测的，有需要的同学可以下载来看看，记得要在本地服务器上打开你的网页才能使用

JavaScript人脸识别库Face-api.js的示例，无需安装nodejs，iis本地直接看效果。注意调用摄像头不能用IP访问，只能localhost，远程预览需要HTTPS；iis无扩展名文件若出现404，需在mime类型中添加扩展名【.】类型【application/octet-stream】。

面部情绪检测器 Web应用程序，可使用AI检测您的面部表情并将其与表情符号匹配。 使用ReactJS和face-API.js构建 Face-API.js是用于在tensorflow.js核心API之上实现的浏览器中的人脸检测和人脸识别JavaScript API。 版本2.0 URL /现场演示 关于这个项目 主要目的非常简单，即根据我们在相机前所做的面部表情来显示表情符号。 一旦应用检测到您的脸，它将执行以下两项操作： 更改背景颜色。 将默认表情符号替换为认为与您的表情最匹配的表情符号。 Face-API.js用于简化此过程。 您可以了解更多信息。 注意：您不会在任何时候被录制

前端人脸识别js加模型，很好很强大，唯一缺陷是模型较大，加载速度慢，但是如果用于app本地存储的话就没问题了 插件地址地址：https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js

人脸检测网站 目录 基本信息 一个现代网站，用于使用库检测人脸。 它还可以检测到您的面部表情并通过输出Happy，sad，natural等 输出 技术领域 使用以下项目创建项目： HTML CSS JavaScripts 设置 克隆项目 $ git clone https://github.com/Vaibhav-84/BTS.git 要在您的计算机上运行该网站，请单击index.html

人脸检测与识别Web应用 一个实现face-api.js（用于在浏览器中使用面部检测和面部识别JavaScript API以及使用tensorflow.js的nodejs的Web应用程序）

面部分析仪 此Android应用程序的目的是使用Microsoft Face API不仅检测图像中的单个面Kong，而且还提供有关每张面Kong的面部属性的信息，例如情绪，估计的年龄，性别等。 此应用程序的可能应用是在游乐园，教室和住宅中。 游乐园除了可以分析乘车前后人们的情绪外，还可以使用该应用根据年龄和其他属性收集有关乘车人群的类型的数据。 此外，该应用程序可在教室中用于分析教给学生的脸部。 然后，教师可以查看有关情绪的数据，以查看学生是否能够理解，享受或不喜欢这堂课。 最后，该应用程序的另一个应用程序是在住宅中，看护人可以定期使用该应用程序确定患者的情绪并将其存储在数据库中，以便以后进行分析。 用法： 该应用程序非常易于使用：第一页包含两个按钮-一个用于拍照，另一个用于处理图片。 因此，该应用需要相机许可。 拍照后，您可以按“处理”按钮，该应用程序将使用AsyncTask和Mi

FaceAPI 笔记 这是使用最新的TensorFlow / JS更新的face-api.js ，因为原始的face-api.js与tfjs 2.0+不兼容。 从2020年3月22日发布的版本0.22.2分叉 当前基于TensorFlow/JS 3.2.0 为什么？ 因为我需要不会与我在项目中使用的较新的TFJS 2.0版本冲突的Face-API 由于原始的Face-API是开源的，因此我也发布了此版本 不幸的是，对于原始的Face-API而言，对于简单的拉取请求而言，更改最终变得太大了，并且最终变成了完整的版本 差异性 与TensorFlow/JS 2.0+ & 3.0+兼容 与WebGL ， CPU和WASM TFJS浏览器后端兼容 与tfjs-node和tfjs-node-gpu兼容TFJS NodeJS后端 将所有用于TypeScript类型检查的类型转换更新为TypeScri

关于项目：一个涉及Express和Node的后端项目，该项目连接到postgresql数据库。 此外，我们还连接到Clarifai面部识别API。 为了使用该API，我们必须获取Clarifai API并将其简单地输入到需要密钥的controllers / image.js文件中。