2011-09-03 17 views
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Me gustaría saber si alguien sabe cómo reconocer una cara usando sólo JavaScript. He oído hablar de OpenCV y sus familiares, pero quiero procesar el reconocimiento facial en el lado del cliente (aplicación web).¿Alguna biblioteca para el reconocimiento de rostros en JavaScript?

¿Alguna idea?

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me reales No creo que exista un solo lado del cliente (no lo suficientemente eficiente); su mejor opción sería escribir una interfaz para ejecutar OpenCV desde el servidor y llamarlo desde su JS. – rfw

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Como está cerrado como fuera de tema, ¿podríamos migrarlo a https://softwarerecs.stackexchange.com? – hippietrail

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@hippietrail Ojalá pudiéramos hacer eso, pero [los moderadores no lo permitirán] (http://meta.stackoverflow.com/a/322845/975097). –

Respuesta

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Si busca reconocer una cara, donde se encuentra en una imagen, en lugar de las caras que coincidan través de múltiples imágenes, en realidad hay una biblioteca que hace esto en conjunción con lienzo HTML.

Hay una demo en el sitio de desarrolladores here. También puede descargar la fuente en github.

En mi prueba de la actuación era decente - pero no ardiente.

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Si después de características avanzadas como reconocimiento facial (no solamente la detección, ya que en ella puede reconocer cuya cara es, la posición de los ojos, el género, la edad, el estado de ánimo, etc.) luego tratar esta biblioteca.

Actualizado: https://www.kairos.com/face-recognition-api

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Lo sentimos, Face.com ha sido adquirido por FB. aquí hay otra API que se inspiró en face.com http://rekognition.com/ He actualizado el comentario – Hasanavi

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http://rekognition.com/ el sitio ya no está recibiendo nuevos clientes ... – hitautodestruct

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eso es una cara de pizarra .com y rekognitoin.com han sido adquiridos por peces gordos. He añadido otro. – Hasanavi

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Actualmente no hay ninguna biblioteca de JavaScript puro efectuar un reconocimiento de la cara . detección en tiempo real cara sin embargo, es posible utilizar una de las siguientes bibliotecas:

  • Para cara y la cara del elemento detección, así como la detección de objetos en general, podría utilizar js-objectdetect o tracking.js que incluyen puertos de la Detector de objetos OpenCV basado en características similares a Haar. También consulte this performance comparison chart para diez bibliotecas populares de detección de rostros de JavaScript.

    Face detection demo

  • El primer algoritmo de detección de la cara en la web que se encuentra en ccv también merece una mención. Su clasificador SURF es rápido pero not very reliable.

  • La biblioteca headtrackr utiliza para la detección de rostros también puede ser de interés ya que implementa el algoritmo camshift encontrado en OpenCV. También eche un vistazo a clmtrackr del mismo autor.

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¡Esa es una respuesta muy buena, debería ser la correcta! <3 Gracias @le_m – qgicup

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Oye, puedes utilizar esta Face Recognition API + photobooth.muestra de js que acaba de publicar - http://mashape.tumblr.com/post/45712257463/face-recognition-using-javascript-and-mashape

La respuesta de la API da que se enfrenta coordina elemento, detección de sonrisa y la cara de reconocimiento basado en una biblioteca de imágenes que ha subido:

{ 
“status”: “success”, 
“images”: [ 
    “http://lambdal.com/tiger.jpg” 
], 
“photos”: [ 
    { 
     “url”: “http://lambdal.com/tiger.jpg”, 
     “width”: 600, 
     “tags”: [ 
      { 
       “eye_left”: { 
        “y”: 116, 
        “x”: 357 
       }, 
       “confidence”: 0.978945010372561, 
       “center”: { 
        “y”: 130, 
        “x”: 339 
       }, 
       “mouth_right”: { 
        “y”: 178, 
        “x”: 366 
       }, 
       “mouth_left”: { 
        “y”: 178, 
        “x”: 310 
       }, 
       “height”: 140, 
       “width”: 140, 
       “mouth_center”: { 
        “y”: 178, 
        “x”: 338 
       }, 
       “nose”: { 
        “y”: 147, 
        “x”: 336 
       }, 
       “eye_right”: { 
        “y”: 115, 
        “x”: 314 
       }, 
       “tid”: “31337”, 
       “attributes”: [ 
        { 
         “smile_rating”: 0.7, 
         “smiling”: true, 
         “confidence”: 0.7 
        }, 
        { 
         “gender”: “male”, 
         “confidence”: 0.5982579729635792 
        } 
       ], 
       “uids”: [ 
        { 
         “confidence”: 0.742, 
         “prediction”: “chris1”, 
         “uid”: “[email protected]” 
        }, 
        { 
         “confidence”: 0.161, 
         “prediction”: “hazel”, 
         “uid”: “[email protected]” 
        }, 
        { 
         “confidence”: 0.065, 
         “prediction”: “dylan”, 
         “uid”: “[email protected]” 
        } 
       ] 
      } 
     ], 
     “height”: 585 
    } 
] 

}

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