JavaScript人脸识别技术及脸部识别JavaScript类库Tracking.js

我一直对人工智能识别技术非常感兴趣，因为我无法想象这究竟是一种什么样的算法，什么样的分析过程。无论是声音识别、人脸识别或其它种识别，人们的外貌、说话的方式都是如此不同，一种图片你可以用不同的方式、从不同的角度拍摄，我不能理解这些识别技术是如何做到的。有个叫做“面具”的游戏也使用了这种识别技术，我想对于脸部识别技术也应该研究一下。Facebook使用了这种技术，在手势控制中也能用到它，所以，你网站上也会有应用的地方。

我找到的一个可以用于人脸识别的JavaScript程序包是Face Detection，它是由Jay Salvat和Liu Liu开发的。它是一个标准的jQuery插件，通过对提供的图片进行分析，返回所有找到的脸部图像的坐标。下面我们来看看它是如何使用的！

jQuery.faceDetection

使用Face Detection这个jQuery plugin，你需要引入四个js文件：

<script src="jquery-1.4.3.min.js"></script>
<!-- mas js -->
<script src="facedetection/ccv.js"></script>
<script src="facedetection/face.js"></script>
<script src="jquery.facedetection.js"></script>

这个脸部识别插件的头两个文件里是它的各种功能性程序，通过它们能得到一个数组对象，这些对象里存储的就是图片里的脸部坐标信息。下面是一个例子：

var coords = jQuery("#myImage").faceDetection();
/* 返回：
 {
 x: 525
 y: 435,
 width: 144,
 height: 144,
 positionX: 532.6353328125226,
 positionY: 443.240976080536,
 offsetX: 532.6353328125226,
 offsetY: 443.240976080536,
 confidence: 12.93120119,
 neighbour: undefined,
 }
*/

你还可以在检测方法上加入事件回调函数：

var coords = jQuery("#myImage").faceDetection({
 complete: function(image, coords) {
 // Do something
 },
 error: function() {
 console.warn("无法分析图片");
 }
});

对于识别出的脸部信息，你可以做任何的处理东西。你可以在图片中脸部的位置画出框线：

jQuery("img").each(function() {
 var img = this;
 // 获取脸部坐标
 var coordinates = jQuery(img).faceDetection();
 // 在脸上画出框线
 if(coordinates.length) {
 coordinates.forEach(function(coord) {
 jQuery("<div&gt", {
 css: {
 position: "absolute",
 left: coord.positionX + 5 + "px",
 top: coord.positionY + 5 + "px",
 width: coord.width + "px",
 height: coord.height + "px",
 border: "3px solid white"
 }
 }).appendTo(img.parentNode);
 });
 }
});

这很简单，当然你可以做复杂的处理，比如说提取出来。

我用了各种图片进行脸部识别尝试，正如我预想到的，结果并不是很完美。但不管怎样，还是相当不错的。这是一个很简单的脚本技术，而且没有任何技术是十全十美的。这个脸部识别插件并不具有脸部比较功能，你需要用其它方法并提供面部特征信息实现此功能。总之，相当不错，强烈建议你试一下。

脸部识别JavaScript类库Tracking.js

对Web开发者而言，开源的JavaScript库Tracking.js正在使计算机视觉和增强现实技术变得简单, 使用它可以展示效果类似Kinect或者Wii的体感应用，且该JavaScript库体积小 (~7k)，非常轻量级，且接口简洁。

Tracking.js 能够在移动Web应用、桌面应用中工作，甚至可以和基于Node.js的服务器进行配对。 它会给浏览器带来计算机图形学算法和技术，其拥有功能：脸部识别(某个特定的颜色时或人物/脸庞/身体出现移动的时候)、实时色彩跟踪。对于Web开发而言，以前需要通过C或C++的技术才能实现类似效果。而现在Traking.js提供了一个Web组件，因此Web前端开发人员可以访问HTML标签组件来实现类似功能，而无需了解JavaScript，这极大的简化了Web开发。

Tracking.js包括一个色彩跟踪算法和对象跟踪组件，它能使Web浏览器识别脸部及眼睛的变化。例如，Web前端还可以对于用这个功能来设置用户头像，对一些网站而言，这也是个很炫的功能；同时对跟踪的脸部数据和后台数据库进行匹配，从而和反馈给用户更多有用的数据。

目前，在GitHub上Tracking.js源码工程已经被Fork了200次以上，8月份上旬，该JS库已经升级为1.0版本。

以上内容就是给大家分享的JavaScript人脸识别技术及脸部识别JavaScript类库Tracking.js，希望大家喜欢。

赞 (0)

相关推荐

  • python使用opencv进行人脸识别

    python使用opencv进行人脸识别

    环境 ubuntu 12.04 LTS python 2.7.3 opencv 2.3.1-7 安装依赖 sudo apt-get install libopencv-* sudo apt-get install python-opencv sudo apt-get install python-numpy 示例代码 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv d

  • PHP使用Face++接口开发微信公众平台人脸识别系统的方法

    PHP使用Face++接口开发微信公众平台人脸识别系统的方法

    本文实例讲述了PHP使用Face++接口开发微信公众平台人脸识别系统的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 效果图如下: 具体步骤如下: 首先,先登录Face++的官网注册账号:官网链接 注册之后会获取到api_secret和api_key,这些在调用接口的时候需要用到. 然后接下来的就是使用PHP脚本调用API了. 在使用PHP开发微信公共平台的时候,推荐使用Github上的一款不错的框架:wechat-php-sdk 对于微信的常用接口做了一些封装,核心文件wechat.class.php

  • Android camera实时预览 实时处理，人脸识别示例

    Android camera实时预览 实时处理，人脸识别示例

    Android camera实时预览 实时处理,面部认证. 预览操作是网友共享的代码,我在继承SurfaceView 的CameraSurfaceView 中加入了帧监听事件,每次预览监听前五个数据帧,在处理做一个面部识别. 先看目录关系 自定义控件CameraSurfaceView.java 自定义接口方法CameraInterface.java CameraActivity预览界面. CameraSurfaceView.Java package com.centaur.camera.prev

  • opencv 做人脸识别 opencv 人脸匹配分析

    opencv 做人脸识别 opencv 人脸匹配分析

    机器学习 机器学习的目的是把数据转换成信息. 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息. 人脸识别 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸. 每个节点的正确识别率很高,但正确拒绝率很低. 任一节点判断没有人脸特征则结束运算,宣布不是人脸. 全部节点通过,则宣布是人脸. 工业上,常用人脸识别技术来识别物体. 对图片进行识别 复制代码 代码如下: #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/obj

  • 基于OpenCV的PHP图像人脸识别技术

    openCV是一个开源的用C/C++开发的计算机图形图像库,非常强大,研究资料很齐全.本文重点是介绍如何使用php来调用其中的局部的功能.人脸侦查技术只是openCV一个应用分支. 1.安装 从源代码编译成一个动态的so文件. 1.1.安装 OpenCV (OpenCV 1.0.0) 下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=22870&package_id=16948 #tar xvzf OpenCV-1.0.0.ta

  • 人脸识别测颜值、测脸龄、测相似度微信接口

    人脸识别测颜值、测脸龄、测相似度微信接口

    人脸评分微信接口,获取微信图片地址,curl请求face++接口.解析json数据,计算颜值.返回用户. 颜值匹配版,请到腾讯微校上体验.http://weixiao.qq.com <?php /** * 人脸识别测颜值.测脸龄.测相似度微信接口 * @Created by MOS.Ving. * @Author: MOS.Ving * @Mail 904679843@qq.com * @Date: 2016-01-31 */ define("TOKEN", 'weixin');

  • Python 40行代码实现人脸识别功能

    Python 40行代码实现人脸识别功能

    前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了.这些人里包括曾经的我自己.其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难.今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别. 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题.但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的.其实,人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸,而人

  • JavaScript人脸识别技术及脸部识别JavaScript类库Tracking.js

    我一直对人工智能识别技术非常感兴趣,因为我无法想象这究竟是一种什么样的算法,什么样的分析过程.无论是声音识别.人脸识别或其它种识别,人们的外貌.说话的方式都是如此不同,一种图片你可以用不同的方式.从不同的角度拍摄,我不能理解这些识别技术是如何做到的.有个叫做"面具"的游戏也使用了这种识别技术,我想对于脸部识别技术也应该研究一下.Facebook使用了这种技术,在手势控制中也能用到它,所以,你网站上也会有应用的地方. 我找到的一个可以用于人脸识别的JavaScript程序包是Face D

  • android实现人脸识别技术的示例代码

    android实现人脸识别技术的示例代码

    1.前沿 人工智能时代快速来临,其中人脸识别是当前比较热门的技术,在国内也越来越多的运用,例如刷脸打卡,刷脸APP,身份识别,人脸门禁等.当前的人脸识别技术分为WEBAPI和SDK调用两种方式,WEBAPI需要实时联网,SDK调用可以离线使用. 本次使用的虹软提供的人脸识别的SDK,此SDK也可根据不同应用场景设计,针对性强.包括人脸检测.人脸跟踪.人脸识别,即使在离线环境下也可正常运行. 虹软公司是一家具有硅谷背景的图像处理公司,除了人脸技术以外,还有多项图像及视频处理技术.他们的双摄像头处理

  • iOS利用CoreImage实现人脸识别详解

    iOS利用CoreImage实现人脸识别详解

    前言 CoreImage是Cocoa Touch中一个强大的API,也是iOS SDK中的关键部分,不过它经常被忽视.在本篇教程中,我会带大家一起验证CoreImage的人脸识别特性.在开始之前,我们先要简单了解下CoreImage framework 组成 CoreImage framework组成 Apple 已经帮我们把image的处理分类好,来看看它的结构: 主要分为三个部分: 1.定义部分:CoreImage 和CoreImageDefines.见名思义,代表了CoreImage 这个

  • Android人脸识别Demo竖屏YUV方向调整和图片保存(分享)

    Android人脸识别Demo竖屏YUV方向调整和图片保存(分享)

    本博客包含三个常用方法,用于盛开Android版人脸识别Demo中竖屏使用时送入yuv数据,但一直无法识别的情况. 1.首先可以尝试顺时针旋转90°或270°,然后送入识别SDK. 2.旋转方向后依然无法识别时,可以尝试saveImg( ),保存本地检查图片是否符合要求. /** * 视频顺时针旋转90 * 该方法仅仅在竖屏时候使用 * */ public static byte[] rotateYUV420Degree90(byte[] data, int imageWidth, int im

  • 浅理解C++ 人脸识别系统的实现

    机器学习 机器学习的目的是把数据转换成信息. 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息. 人脸识别 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸. 每个节点的正确识别率很高,但正确拒绝率很低. 任一节点判断没有人脸特征则结束运算,宣布不是人脸. 全部节点通过,则宣布是人脸. 工业上,常用人脸识别技术来识别物体. 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸

  • 详解基于Facecognition+Opencv快速搭建人脸识别及跟踪应用

    详解基于Facecognition+Opencv快速搭建人脸识别及跟踪应用

    人脸识别技术已经相当成熟,面对满大街的人脸识别应用,像单位门禁.刷脸打卡.App解锁.刷脸支付.口罩检测........ 作为一个图像处理的爱好者,怎能放过人脸识别这一环呢!调研开搞,发现了超实用的Facecognition!现在和大家分享下~~ Facecognition人脸识别原理大体可分为: 1.通过hog算子定位人脸,也可以用cnn模型,但本文没试过: 2.Dlib有专门的函数和模型,实现人脸68个特征点的定位.通过图像的几何变换(仿射.旋转.缩放),使各个特征点对齐(将眼睛.嘴等部位移

  • 用Python实现简单的人脸识别功能步骤详解

    用Python实现简单的人脸识别功能步骤详解

    前言 让我的电脑认识我,我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现简单的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 一.首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分类器,网上种类较全,分类准确度也比较高,我们也可以节约在这方面花

  • 10分钟学会使用python实现人脸识别(附源码)

    10分钟学会使用python实现人脸识别(附源码)

    前言 今天,我们用Python实现简单的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 一.首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分类器,网上种类较全,分类准确度也比较高,我们也可以节约在这方面花的时间. 既然用的是python,那自然少不了包的使用了,在

随机推荐