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Face-API:基于TensorFlow.js的人脸检测与识别JavaScript库

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简介:
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。

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客服
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  • Face-APITensorFlow.jsJavaScript
    优质
    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。
  • JavaScript实现
    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。
  • MATLAB
    优质
    本项目基于MATLAB平台,开发了人脸检测及识别系统。通过图像处理技术提取面部特征,并利用机器学习算法实现精准的人脸匹配和身份验证。 基于MATLAB的人脸检测与识别系统非常有趣,当视频范围内有物体移动时会触发警报。
  • Python
    优质
    本项目基于Python语言,运用OpenCV等库进行人脸检测,并结合深度学习技术实现人脸识别,适用于安全监控、身份验证等领域。 这是一个基于Python的人脸识别实例,包含经过测试的源代码,适合初学者学习使用。
  • 深度学习系统:Face-Recognition
    优质
    Face-Recognition是一款基于深度学习的人脸检测和识别系统。该系统通过先进算法准确识别人像并提取面部特征,广泛应用于安全认证、智能监控等领域。 人脸识别是通过深度学习技术实现的人脸检测和识别系统。它包括人脸数据集与非人脸数据集的区分,并采用带有滑动窗口的方法进行人脸检测。
  • Matlab代码-Face-Everything:包含、对齐及功能
    优质
    Face-Everything是一个集成了人脸检测、对齐和识别功能的MATLAB项目。此仓库提供了方便使用的多人脸识别代码,助力于科研与开发工作。 基于GitHub上的一些项目构建的人脸识别系统旨在实现先进的人脸检测、对齐、识别与重建功能。当前版本的代码重构尚未成功,且不够优雅。 参考项目使用了MTCNN进行人脸特征提取,并利用CASIA数据集(cpp实现和matlab cp2tform)进行了实验,共处理了45,559张图片,其中453,078张对齐成功。整个过程耗时约1.11小时。 为了提高检测率并减少运行时间,可以考虑优化代码结构与算法效率。此外,在进行人脸对准时遇到了一些失败案例,这些情况通常涉及MTCNN检测、OpenPose对齐以及CLN跟踪和球面识别等步骤。 项目安装要求包括: - OpenCV(>=3.0) - Dlib(>=1.63) - CUDA(>=8.0) 遵循以下步骤进行安装: 1. 克隆仓库 2. 修改CMakeList.txt中的第44和45行以指向您的spherecaffe目录 3. 进入face-everthing并创建build文件夹,然后进入该文件夹执行`make -j4` 运行示例时,请先下载预训练模型(代码标识为:juk3)。 - 修改example/mtcnn_align_dataset.cpp中的输入参数以匹配您的数据集 - 在example/all_in_one.cpp中同样调整输入参数 希望这些信息能帮助您更好地理解和使用这个项目。
  • MATLABK-L.rar
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB实现的人脸识别及检测方法,采用K-L变换优化特征提取过程,适用于相关科研和学习。 1. 在Matlab的Work文件夹中提取所有文件。 2. 运行程序前,请确保安装了图像处理工具箱和神经网络工具箱。 3. 打开命令窗口并输入main程序,系统会自动创建以下内容: A) 前馈网络(net.mat,大小约为3.5MB) B) 图片数据库(imgdb.mat,大小约11MB) C) Gabor滤波器(gabor.mat,大小约0.5MB) 4. 在菜单中选择“培训网络”。 5. 从菜单中选择“图像扫描”,并选取一个文件进行处理,例如im1.jpg。 该程序仅能检测照片中大约27x18像素范围内的脸部。如果存在符合条件的脸部区域,则会被识别出来。
  • MATLABK-L
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    本项目利用MATLAB实现基于Karhunen-Loève(K-L)变换的人脸检测与识别系统,旨在通过特征提取和降维技术提高人脸识别的准确性和效率。 基于MATLAB的人脸检测与K-L人脸识别技术的研究。
  • OpenCV系统
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    本项目开发了一套利用OpenCV库进行人脸检测和识别的技术方案,实现了高效准确的人脸特征提取及身份确认功能。 **OpenCV人脸检测与识别系统详解** OpenCV(开源计算机视觉库)是一个跨平台的图像处理、计算机视觉及机器学习工具包。本段落介绍的人脸检测与识别系统主要涉及两个核心部分:人脸检测和人脸识别。 **1. 人脸检测** 人脸检测是整个系统的起点,目的是在图像或视频流中找到人脸的位置。OpenCV提供了多种算法用于此目的,其中最常用的是基于Haar特征的级联分类器方法。这种方法利用Adaboost学习算法训练得到一系列弱分类器,并通过级联结构快速排除非人脸区域。 **2. 人脸识别** 一旦检测到人脸位置后,接下来是识别阶段。OpenCV提供了一些人脸识别的方法,如Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH(局部二值模式直方图)。这里我们采用PCA方法进行面部特征提取与分析。 **3. Eigenfaces 方法详解** 该方法的核心在于构建一个低维的特征空间,在这个空间中每个向量代表一个人脸模板。当新的人脸图像输入时,它被转换为在这个特征空间中的表示形式,并通过比较距离来确定最接近的身份模型,从而完成识别任务。 **4. 实现步骤** - **预处理**: 对原始图片进行灰度化和归一化的操作。 - **人脸检测**: 使用Adaboost训练的级联分类器定位图像中的人脸区域。 - **对齐调整**: 标准化被检出的脸部,通常包括尺寸缩放和平移旋转等步骤以确保所有脸部具有相同的大小与方向。 - **特征提取**: 利用PCA算法处理所有人脸图片并得到一组主要的面部变化模式(Eigenfaces)。 - **模型训练**: 基于这些模式建立一个人脸识别系统,该系统能够将特定的人脸向量映射到对应的个人身份上。 - **人脸识别过程**: 对新的未知人脸图像执行同样的预处理和特征提取步骤,并将其投影至已构建的特征空间中以确定最接近的身份模型。 **5. 扩展与优化** 除了基本方法外,还可以应用LBP(局部二值模式)来增强面部纹理信息或者采用深度学习技术如SSD、CNN进行更精确的人脸检测和识别。这些高级技术能够显著提高系统的性能表现。 总结来说,基于OpenCV构建的人脸检测及识别系统是一个结合了计算机视觉与机器学习的实用工具,在安全监控、社交媒体等众多领域具有广泛的应用价值和发展潜力。
  • AI
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    AI人脸检测与识别技术是一种利用人工智能算法自动识别人脸及其特征点的方法,广泛应用于安全认证、社交软件等领域。 AI人脸检测与识别技术涉及利用人工智能算法来自动检测并分析图像或视频中的面部特征。这种方法广泛应用于安全验证、用户身份确认以及个性化服务等领域。通过不断优化的模型,系统能够更准确地捕捉个体的独特面部信息,并据此执行各种功能操作。