Recommandé : Excellent projet de détection et de reconnaissance des visages open source JS

La technologie de détection et de reconnaissance des visages est déjà une technologie relativement mature et largement utilisée. Actuellement, le langage d'application Internet le plus utilisé est JS. La mise en œuvre de la détection et de la reconnaissance faciale sur le front-end Web présente des avantages et des inconvénients par rapport à la reconnaissance faciale back-end. Les avantages incluent la réduction de l'interaction réseau et de la reconnaissance en temps réel, ce qui réduit considérablement le temps d'attente des utilisateurs et améliore l'expérience utilisateur. Les inconvénients sont les suivants : il est limité par la taille du modèle et la précision est également limitée ;

Comment utiliser js pour implémenter la détection de visage sur le web ?

Afin de mettre en œuvre la reconnaissance faciale sur le Web, vous devez être familier avec les langages et technologies de programmation associés, tels que JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, etc. Dans le même temps, vous devez également maîtriser les technologies pertinentes de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle. Il convient de noter que, étant donné que les ressources informatiques et l'environnement réseau du Web sont relativement limités, l'algorithme devra peut-être être optimisé en fonction du scénario d'application pour améliorer la vitesse et la précision de la reconnaissance faciale.

Cet article recommande plusieurs meilleurs projets de détection et de reconnaissance de visage basés sur js pour l'apprentissage et la référence.

1.Face-API

https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js

Il s'agit d'une puissante bibliothèque de reconnaissance faciale JavaScript open source implémentée sur tensorflow.js, peut être utilisé dans les navigateurs et les environnements Node.js. Utilise la licence open source MIT.

Les fonctions principales incluent :

(1) Reconnaissance faciale

(2) Détection de points caractéristiques (68 points de repère du visage)

(3) Reconnaissance d'expression

(4) Genre et prédiction de l'âge

Selon les statistiques officielles, l'erreur d'âge moyenne de Face-API dans divers tests de bases de données de visages est de : 4,54 ; la précision globale du sexe est de : 95 % ;

2.Face Recognition.js

https://github.com/justadudewhohacks/face-recognition.js

Il s'agit d'une implémentation basée sur dlib de la détection des visages et Bibliothèque JS de reconnaissance humaine pour les outils de reconnaissance faciale, fournissant l'API Node.js pour une détection et une reconnaissance faciales fiables. Peut fonctionner sous Windows, macOS et Linux. Les principales fonctions incluent :

• Détection de visage
• Reconnaissance de visage
• Reconnaissance de points caractéristiques (5, 68)

3.FaceID.js

https://github.com/ gusgad/faceID .js

faceID.js active un système d'authentification basé sur le Web en associant les caractéristiques du visage aux utilisateurs. Sa technologie de base est face-api.js.

Le fonctionnement local est très simple, aucun NPM n'est requis, il suffit d'obtenir le code source et d'utiliser le navigateur pour ouvrir index.html.