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face-api模块利用TensorflowJS,实现JavaScript中对人脸进行检测和识别。

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简介:
FaceAPI笔记:此版本采用了最新的TensorFlow / JS更新,基于face-api.js,旨在解决与tfjs 2.0+不兼容的问题。 自2020年3月22日发布的版本0.22.2起,该版本基于TensorFlow/JS 3.2.0进行分叉。 这一举措的原因在于,为了避免与项目中使用的较新的TFJS 2.0版本产生冲突,需要一个与Face-API兼容的解决方案。由于原始的Face-API是开源的,因此我们发布了此更新。 然而,对于原始Face-API而言,简单的拉取请求所带来的更改最终变得过于复杂,导致其演变为一个完整的版本差异性调整。 该版本与TensorFlow/JS 2.0+ & 3.0+兼容,并支持WebGL、CPU和WASM TFJS浏览器后端,以及与tfjs-node和tfjs-node-gpu兼容的TFJS NodeJS后端。此外,所有用于TypeScript类型检查的类型转换均已更新为TypeScript类型。

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客服
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  • Face-API:基于TensorFlow.js的JavaScript
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    Face-API是一款利用TensorFlow.js开发的人脸检测和识别JavaScript库,适用于浏览器和Node.js环境,为Web应用提供高效便捷的人脸处理功能。 FaceAPI笔记使用的是最新的TensorFlow/JS更新版本的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。 为什么选择这个版本?因为我需要一个不会和我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,我也发布了此更新版。 不幸的是,在对原始Face-API进行简单的拉取请求后发现改动变得太大了,并最终形成了完整的版本差异性与TensorFlow/JS 2.0+ & 3.0+兼容。 这个新版本还支持WebGL、CPU和WASM TFJS浏览器后端,以及tfjs-node和tfjs-node-gpu。此外,TFJS NodeJS后端的所有用于TypeScript类型检查的类型转换都被更新为最新标准。
  • opencv-facePython-OpenCV调摄像头
    优质
    OPENCV-FACE是一款基于Python和OpenCV的人脸检测与识别工具。该程序能够实时捕捉并处理来自电脑摄像头的画面,实现精准的人脸定位及特征分析。 opencv-face是一个基于Python-OpenCV的实时人脸检测和识别项目。它利用摄像头进行操作。
  • Matlab
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    本项目使用MATLAB实现人脸检测与识别功能,涵盖预处理、特征提取及分类器设计等步骤,旨在探索高效的面部图像分析技术。 该文档在Matlab环境下实现了图像的基本处理,并通过编程完成了人脸定位检测。最后运用直方图方法实现人脸识别。
  • JavaScript
    优质
    本项目采用JavaScript技术,结合前端摄像头实时捕捉用户面部图像,并运用机器学习算法进行人脸检测和身份识别,提供便捷高效的人脸识别解决方案。 使用faceapi.js实现的人脸识别功能包括动态视频检测和图片检测。有兴趣的同学可以下载查看,并记得要在本地服务器上打开网页才能正常使用。
  • 践:OpenCV与SVM.zip
    优质
    本项目提供了一种基于OpenCV库和SVM算法的人脸识别解决方案。通过详细代码示例展示如何实现高效准确的人脸检测,旨在帮助开发者快速入门人脸识别技术。 人脸识别实战:使用Opencv+SVM实现人脸识别。具体内容可以参考相关文章。
  • 如何MTCNNFaceNet
    优质
    本教程介绍如何使用MTCNN进行精准的人脸定位及裁剪,并结合FaceNet模型实现高效的人脸特征提取与身份验证。适合对人脸识别技术感兴趣的开发者学习实践。 本段落介绍了人脸检测与人脸识别技术及其应用背景。人脸检测是识别处理的初步阶段,旨在定位图片中的脸部,并提供精确的人脸框坐标及特征点位置。在完成这一过程后,人脸识别将深入提取并分析每个面部所包含的身份信息,进而将其与数据库中已知的人脸进行比对来确认身份。 随着技术的发展和应用场景的变化,人脸检测/识别的需求也在不断变化和发展。从最初的室内场景扩展到室外广场、车站等复杂环境,这些新的使用场合带来了更高的挑战性要求:包括不同距离下面部大小的差异、大量人群同时出现的情况、各种姿态与角度(如俯视拍摄)、遮挡物的影响(例如帽子或口罩)、表情夸张多变以及化妆伪装等因素;此外,在光照条件恶劣或者图像分辨率较低的情况下,识别系统仍需保持高准确度。
  • Azure Face API及C#面部
    优质
    本项目运用Azure Face API和C#编程语言,实现了高效准确的面部检测与识别功能,适用于身份验证、用户分析等场景。 本段落将深入探讨如何使用Azure Face API与C#编程语言进行面部检测及识别。Azure Face API是Microsoft Azure认知服务的一部分,它利用强大的机器学习算法处理诸如人脸检测、识别和情感分析等各种任务。 首先需要了解的是,API通过HTTP请求提供服务,能接受包含图像数据的POST请求,并返回关于该图像中所有脸部的信息。在C#程序里,我们可以使用HttpClient类来发送这些请求并用Newtonsoft.Json库解析响应结果。 **面部检测**是整个流程的第一步,它涉及定位和识别照片中的脸庞。Azure Face API能够准确地处理不同角度、表情甚至部分遮挡的情况下的面部图像。具体来说,在C#代码中,我们创建一个FaceClient实例,并提供订阅密钥及服务端点信息后调用DetectWithUrl或DetectWithStream方法来传入包含人脸的图片URL或者二进制数据。 **面部识别**则更为复杂一些,它需要将检测到的脸部与已有的脸部模板进行匹配。在使用这一功能前,我们首先需创建并训练一个person group(即一组人的集合),每个个体对应多个不同的脸部样本,并将其关联至特定的Person对象中。一旦训练完成,可以调用Identify方法来比对未知面部ID和已知人员组。 **情感分析**是另一个引人入胜的功能点,Azure Face API能够识别图像内人脸的情绪状态(如高兴、悲伤等)。通过在`DetectWithUrlAsync`或`DetectWithStreamAsync`中添加额外的参数,我们可以获取情绪分数。此外,年龄和性别也能从返回的face attributes中得到。 最后,在实际应用开发时还需注意错误处理及用户界面交互的设计问题。确保API调用中有适当的异常处理机制以在出现问题时向用户提供明确反馈;同时设计友好直观的图形界面来展示检测到的脸部及其相关信息。 Azure Face API为开发者提供了一套强大的工具,使得面部识别技术的应用变得简单且高效。通过理解这些基本概念和技术原理,你可以开发出多种应用程序如安全门禁系统、社交媒体分析或者娱乐应用等,并充分利用人工智能的力量。
  • PyQt5Python【100012250】
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    本项目运用Python结合PyQt5库开发了一个用户友好的图形界面应用程序,专门用于执行高效的人脸识别功能。通过集成先进的机器学习算法,该程序能够准确地检测并验证人脸身份,适用于安全监控、访问控制等多种应用场景。 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种前馈神经网络,其人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,在大型图像处理中表现出色。卷积神经网络由一个或多个卷积层以及顶端的全连通层组成,并且包括关联权重和池化层。这一结构使卷积神经网络能够利用输入数据的二维特性。
  • OpenCV及口罩
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    本项目基于OpenCV库开发,旨在实现人脸检测与口罩佩戴情况识别功能。通过图像处理技术自动判断行人是否正确佩戴口罩,助力疫情防控工作。 本项目基于OpenCV进行人脸识别与口罩检测,并提供相关代码及报告。在实现过程中运用了PCA(主成分分析)和LBP(局部二值模式)等多种算法和技术方法,以提高识别的准确性和效率。
  • dlib及活体
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    本项目采用开源库dlib实现人脸识别与活体检测功能,通过精准的人脸特征点定位和分析,确保身份验证的安全性和可靠性。 使用dlib实现人脸识别和活体检测可以结合dlib库的面部识别功能与额外的算法来判断是否为真实的人脸而非照片、视频等形式的伪造人脸。具体步骤包括:首先,利用dlib提供的预训练模型进行人脸关键点定位;然后通过分析这些关键点的位置关系及运动特征等信息来进行活体检测。此过程可能需要结合机器学习技术对不同类型的输入数据(如静止图像或动态视频流)做进一步的分类和判断。