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基于Face-api.js框架,在前端完成人脸识别

来源:可思yabo88滚球 时间:2019-07-27
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本文为大家介绍的是一款在浏览器端运行的人脸识别框架,即Face-api.js 。它基于TensorFlow.js,完成了从人脸检测,提取特征点,计算描述符和人脸匹配等一系列步骤。

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识别效果图

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由于此框架的易用性,通过寥寥几行JavaScript代码即可完成端到端的识别,以下介绍人脸识别的一般步骤: 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

人脸检测

首先,我们从图片或者视频帧中定位出人脸位置。框架为我们提供了三种用于人脸检测的模型。

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Tiny Face Detector

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Tiny Face Detector是一款性能非常高的实时人脸检测器,与SSD Mobilenet V1人脸检测器相比,它更快,更小,资源消耗更少,作为回报,它在检测小脸时的表现稍差。这个型号极具移动性和网络友好性,因此它应该是移动设备和资源有限的客户端上的GO-TO人脸检测器。量化模型的大小仅为190 KB(tiny_face_detector_model)。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

SSD Mobilenet V1 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

对于面部检测,该项目实现了基于MobileNetV1的SSD(单次多盒检测器)。神经网络将计算图像中每个面部的位置,并将返回边界框以及每个面部的概率。该面部检测器旨在获得检测面部边界框而不是低推理时间的高精度。量化模型的大小约为5.4 MB(ssd_mobilenetv1_model)。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

MTCNN

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MTCNN(多任务级联卷积神经网络)代表了SSD Mobilenet v1和Tiny Yolo v2的替代面部检测器,它提供了更多的配置空间。通过调整输入参数,MTCNN应该能够检测各种面部边界框大小。MTCNN是一个3级级联CNN,它同时返回5个面部标志点以及每个面的边界框和分数。此外,型号尺寸仅为2MB。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

提取68个特征点

该套件实现了一个非常轻巧,快速,准确的68点面部标志探测器。默认模型的大小仅为350kb(face_landmark_68_model),微小模型仅为80kb(face_landmark_68_tiny_model)。两种模型都采用深度可分离卷积以及密集连接块的思想。此外,模型已经在一个标有68个面部标志点的约35k个面部图像的yabo88滚球集上进行了训练。

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脸部特征点样图

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计算描述符

对于面部识别,实现类似ResNet-34的体系结构以从任何给定面部图像计算面部描述符(具有128个值的特征向量),其用于描述人脸的特征。该模型不仅仅用于训练的面部集合,这意味着您可以将其用于任何人的面部识别,例如您自己。您可以通过比较它们的面部描述符来确定两个任意面的相似性,例如通过计算欧氏距离或使用您选择的任何其他分类器。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

完成人脸识别

基于描述符,可以构建人脸识别匹配器。将其于视频帧中人脸描述符对比,若存在,则可输出人名及相似度。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

补充

此外,项目还有其独特的表情检测和年龄检测功能,具体代码使用可见github开源项目。

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https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

以下为额外功能效果图: 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

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表情检测图 可思yabo88滚球sykv.com

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