trackingjs 人脸

2024-08-23

前端人脸识别框架Tracking.js与JqueryFaceDetection

这篇文章主要就介绍两种前端的人脸识别框架(Tracking.js和JqueryFaceDetection) 技术特点 Tracking.js是使用js封装的一个框架,使用起来需要自己配置许多的东西,略显复杂 JqueryFaceDetection是使用jquery封装的框架,只留下一个接口,比较方便使用说明如何下载js文件我就不说了,可以直接百度 Tracking.js Tracking.js需要先引入tracking-min.js,然后根据你的需求在选择性的引入eye-min.js,fac

转《trackingjs人脸检测》

tracking.js是一个开源(BSD协议)的计算机视觉插件,在不同的浏览器中有不同的计算机视觉算法和技术,通过使用现代HTML5规范,能够实现实时颜色跟踪.人脸检测等功能,界面直观.核心文件轻量. 官网直通车里面的案例比较详细 1.下载及实例 https://github.com/eduardolundgren/tracking.js 首先,下载这个项目,这个项目包括所有的tracking.js的例子.源代码.依赖等.解压把文件放到项目的任意位置, 在页面中引入tracking-min.

转《trackingjs+websocket+百度人脸识别API，实现人脸签到》流程

先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建立好了自己的人脸库),得到相似度最高的那个人的信息,签到表中纪录这个人,然后把这个人在人脸库中的姓名.照片等信息返回给前端显示.流程图如图所示. -------中间隔了几天,实际尝试后,发现上面的思路有问题,websocket传输的数据大小最大

trackingjs+websocket+百度人脸识别API，实现人脸签到

在公司做了个年会的签到.抽奖系统.用java web做的,用公司的办公app扫二维码码即可签到,扫完码就在大屏幕上显示这个人的照片.之后领导让我改得高大上一点,用人脸识别来签到,就把扫二维码的步骤改成人脸识别. 了解了相关技术后,大致思路如下:先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建

tracking.js实现前端人脸识别

1.下载https://trackingjs.com/ 2.运行例子纳总一下发现效果里面的代码为 <!doctype html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>tracking.js - face hello world</title> <link rel="stylesheet" href="assets/demo.c

vue使用trackingjs

前言:因为公司是做人工智能-AI的,所有一个web数据平台为了装X,需要做个人脸登陆.前台需要把人脸的base64发给后台去做人脸校验. 功能很简单,需要注意的是web需要实现“调用摄像头”和“自动拍照”.于是开始找资料,在github上找到个8363星的trackingjs,不得不说js如此强大.可是当我在最后发现trackingjs没有关闭摄像头,于是在网上也找了一些例子都没有成功关闭.被迫不得不去看tracking 的源码.最后把代码发出来,给后人参考.

从零玩转人脸识别之RGB人脸活体检测

从零玩转RGB人脸活体检测前言本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获. ArcFace 离线SDK,包含人脸检测.性别检测.年龄检测.人脸识别.图像质量检测.RGB活体检测.IR活体检测等能力,初次使用时需联网激活,激活后即可在本地无网络环境下工作,可根据具体的业务需求结合人脸识别SDK灵活地进行应用层开发. 功能介绍 1. 人脸检测对传入的图像数据进行人脸检测,返回人脸的边框以及朝向信息,可

高级web网页人脸识别tracking.js

what?你没有看错,强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能.小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库(tracking.js),通过这篇文章,你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能. tracking.js Tracking.js 是一个独立的JavaScript库,用于跟踪从相机实时收到的数据.跟踪的数据既可以是颜色,也可以是人,也就是说我们可以通过检测到某特定颜色,或者检测一个人体/脸的出现与移动,来触发JavaScript 事件.它是非常易于使用的API,具有数

OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析

1 理论基础学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

OpenCV人脸识别LBPH算法源码分析

1 背景及理论基础人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

scikit-learn一般实例之七:使用多输出评估器进行人脸完成

本例将展示使用多输出评估期来实现图像完成.目标是根据给出的上半部分人脸预测人脸的下半部分. 第一列展示的是真实的人脸,接下来的列分别展示了随机森林,K近邻,线性回归和岭回归对人脸下半部分的预测. # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from sklearn.uti

jQuery 人脸识别插件，支持图片和视频

jQuery Face Detection 是一款人脸检测插件,能够检测到图片,视频和画布中的人脸坐标.它跟踪人脸并输出人脸模型的坐标位置为一个数组.我们相信,面部识别技术能够给我们的 Web 应用带来各种可能性,创造出互动的,有趣的功能. 注:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 效果演示插件下载如何使用:

caffe_实战之两个简单的例子（物体分类和人脸检测）

一.物体分类: 这里使用的是caffe官网中自带的例子,我这里主要是对代码的解释~ 首先导入一些必要的库: import caffe import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10 , 10) #显示图像的最大范围,使用plt.rcParams['savefig.dpi']得到缺省的dpi值为100,则最大的图片范围为1000*10

利用html5、websocket和opencv实现人脸检测

最近学习人脸识别相关的东西,在MFC下使用OpenCV做了一个简单的应用.训练需要较多的数据,windows应用程序终究还是不方便,于是想着做成CS模式:检测识别都放在服务器端,视频获取和显示都放在网页端. 在网上找了一些资料,实现了简单的人脸检测.人脸识别只要在这个框架上加点代码就行.主要参考了下面这篇文章: http://www.open-open.com/home/space-361-do-blog-id-8960.html jetty版本:jetty-9.2.17.v20160517 j

OpenCV 人脸识别 C++实例代码

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> using namespace cv; using namespace std; void detectAndDraw( Mat& img, Ca

主成分分析 (PCA) 与其高维度下python实现(简单人脸识别)

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小参数空间\(\theta\)有界方差尽可能大,

【Win10 应用开发】人脸识别

可能你会认为人脸识别用起来会很复杂,老周当初也这么想,但通过实际操作后,我发现非然. 经过微软封装的东西,向来都是复杂问题简单化,只要用得舒心,代码越少越好,用最少的代码做最多的事情,此为大师境界也. 好,屁话不说,先介绍一下如何完成人脸识别(或者叫人脸检测,随你怎么翻译,反正知道是怎么一回事就行).核心的类是FaceDetector,不要问我这个类在哪里,自己打开对象浏览器搜索. 第一步,访问静态属性IsSupported,看看当前平台是不是支持人脸识别,如果返回false,那就没戏了. 第二

关于opencv中人脸识别主函数的部分注释详解。

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

Opencv摄像头实时人脸识别

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

基于Emgu CV的人脸检测代码

这个提供的代码例子是Emgu CV提供的源码里面自带的例子,很好用,基本不需要改,代码做的是人脸检测不是人脸识别,这个要分清楚.再就是新版本的Emgu CV可能会遇到系统32位和64位处理方式有区别的问题,解决的办法不止一种,我这里的建议在条件允许的情况下尽量使用Emgu CV的早期版本,因为越新的版本的兼容性越差,早期的版本是不分32位和64位的,而且新版本的Emgu CV可能不再支持一些老的硬件,这也是选择老版本的原因,总之,是具体情况而定吧.这里只是给大家看看代码,要想运行起来,完整的解决

opencv 比较直方图方式进行人脸检测对比

完整opencv(emgucv)人脸.检测.采集.识别.匹配.对比 //成对几何直方图匹配 public static string MatchHist() { string haarXmlPath = @"haarcascade_frontalface_alt_tree.xml"; HaarCascade haar = new HaarCascade(haarXmlPath);

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