以上就是完成人脸识别所需的步骤,如果你想在这个基础上,做人脸比对或者身份证校验等拓展功能,可以借助用户的身份证、姓名等信息,再结合第三方的AI服务,比如腾讯云的人脸核身来完成,本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1.技术体系 1.1技术体系整理 📷 其中绿色底色的代表Demo中表现出的能力比较成熟,可以直接应用。 脑图地址: http://naotu.bai
是不是觉得不可思议,js已经强大到这个地步? 是的,js日新月异,它在不断的进步。只要稍不留神,那我们都只能望尘莫及了。
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
最近,一群工程师基于 tensorflow.js core 框架,开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js,不仅能同时还可以识别多张人脸,让更多非专业 AI 工程师,能够低成本使用人脸识别技术。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【导读】随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个,对有人脸识别技术
Tesseract.js是基于Tesseract的一个纯 Javascript 编程语言的 ocr 识别库,简单实用。支持包括中英文等100多种语言(包括中文)的图片和视频文字识别,自动文本方向和脚本检测,用于读取段落,单词和字符边界框的简单界面,底层封装了Tesseract OCR引擎来实现。
号外!号外!现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了!本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
我可以很激动地说,我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了!在这篇文章中,我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块,这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的,该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范,可以很好的识别 拉贾·谢耳朵(这还能认错?)雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
叮叮当,叮叮当,吊儿个郎当,一年一度的圣诞节到咯,我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的:
Tesseract.js 一个 纯Javascript编程语言的 ocr 识别库,简单实用。
Face-api.js 是一个 JavaScript API,是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。它实现了一系列的卷积神经网络(CNN),针对网络和移动设备进行了优化。非常牛逼,简单好用
「根据公司的需求学习 node.js,在需求中进行学习,时间充分,成长快,事半功倍。」
本文首发于政采云前端团队博客:基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。
要介绍的项目名称叫 NSFW.JS,英文全称是 Not Safe/Suitable For Work,也就是说不适合工作场所使用。
Python是机器学习和深度学习的首选编程语言,但绝不是唯一。训练机器学习/深度学习模型并部署对外提供服务(尤其是通过浏览器)JavaScript 是一个不错的选择,市面上也出现了很多机器学习库,比较著名的就是谷歌的 TensorFlow.js。我在《用浏览器玩机器学习,赞!》一文中已详细介绍它的用法,感兴趣的同学可以去看看。
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年,JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说,都有一个共同的疑惑:TensorFlow.js 到底能做些什么?
文章目录 前言 一、项目架构 二、环境 三、具体实现 1️⃣index.html 2️⃣fun.js 3️⃣faceapi.min.js 4️⃣models 四、效果图 五、在线体验 总结✨✨ ---- 前言 gtihub项目地址 无意中看到了一个有趣的AI实时人脸追踪,不懂AI的我简单地尝试了一下。我使用的是基于TensorFlow构建的face-api.js库,事实上它可以嵌入在网站上并让网站拥有功能齐全的实时人脸检测能力,而且可与任何网络摄像头或手机摄像头配合使用。只要照着教程ctrl+c➕ctr
起初我以为牛兄是用 Processing Java 做的,我记得没有好用的手部识别库,而一个 OpenCV 识别脸部的还各种报错。是用 Kinect 做的吗?经过和牛兄的沟通,原来是使用 p5js 实现的,使用的是一个叫做Handtrack.js的一个 js 库。
导读:一般看到这张图,“老司机”立马心领神会,就会猜到这篇文章的主题大致与什么相关。
极验的滑块验证图片是重新拼接的乱序图片。图片是由canvas标签绘制的,可以通过监听canvas断点调试。
现在越来越多浏览器已经实现支持 HTML5,其中 iPad 上的 Safari 浏览器对 HTML5 支持就非常完美,所以我们做的 iPad 导航就是完全用 HTML5 写的。
微信日前官宣小程序支持AR功能。欧莱雅集团旗下阿玛尼美妆的官方微信小程序——“阿玛尼美妆官方精品商城”成为首个支持动态AR试妆的小程序,标志着全新的线上零售体验。
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别,利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字,并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
去年(19年10月)在某技术沙龙上分享了《小程序工程化探索》后,陆续有网友联系到我询问一些实现方面的细节,虽然常年顶着黑眼圈修着“福报”,但还是决定抽出时间写一个小程序工程化系列,一是希望能帮到部分同学,二是希望能提升自己的总结与表达能力,由于是一个系列,所以每篇文章会尽量聚焦一个点,篇幅不会很长。闲话少述,本篇是小程序工程化系列第一篇,我将会详细介绍如何利用 Webpack 实现对小程序代码的文件依赖分析。
iOS和JS的交互看似两个问题,其实要解决的问题只有一个,那就是JS如何调用native方法。因为查询文档我们就可以发现,在UIWebView中,native有直接调用JS的方法, 但是JS却没有直接调用native的方法。 一、native直接调用js的方法: -(NSString*)stringByEvaluatingJavaScriptFromString :(NSString *)script; 二、JS直接调用native的方法 其实,UIWebView并没有提供JS调用native的方法,但是我
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
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中,讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意的是,这个训练过程是在浏览器中完成的,使用的是客户端的资源。
实现Webpack的打包最基本的就是配置好入口、出口,npm install webpack后在根目录创建webpack.config.js,代码如下:
ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型,基于TensorFlow.js,可单独使用,也可搭配p5.js使用。
如果你是使用Burp Suite来进行测试,就可以通过多种方式来收集应用程序中的所有JavaScript文件。这也是俺比较喜欢的一种方式
在日常生活中,我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用,通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术,将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用,但不一定能够适用于我们。
选自ITNEXT 作者:Daniel Simmons 机器之心编译 参与:程耀彤、李泽南 随着新技术和新工具的出现,构建神经网络已不再是一件需要大量机器学习相关知识的工作了。本文将会教你以 JavaScript 库 Brain.js 为基础,构建并训练自己的神经网络。 设定目标 (如果你只想直接上手,请跳过这部分......) 首先,本文作者还不是神经网络或机器学习方面的专家。坦率的说,我仍然对人工智能的大部分内容感到困惑。但希望这能够鼓励到正在读这篇文章,并急切想尝试机器学习的初学者们。 机器学习是近年来
看了光哥的文章,自己写了两遍找了找感觉,很神奇,光哥的文章地址:手写一个 ts-node 来深入理解它的原理
NSFW JS是一个简单的 JavaScript 库,已经在Github开源,可帮助您快速识别不合时宜的图像;NSFWJS 并不完美,但它非常准确(小型模型约为 90%,中型模型约为 93%)而且它一直在变得越来越准确。
作为大家口中的“互联网的最终形态”,需要如今大热的包括 AR、VR、5G、云计算、区块链等软硬件技术的成熟。才能构建出一个去中心化的、不受单一控制的、永续的、不会终止的世界。
2022年3月21日,Fierce网站发表文章,PathAI的首席科学官Mike Montalto与百时美施贵宝(BMS)的转化生物信息学副总裁Joseph Szustakowski讨论了人工智能驱动的数字病理学对药物开发的影响。
浏览器有着大量不同的版本,不同种类的浏览器的内核也不尽相同,所以不同浏览器对代码的解析会存在差异,这就导致对页面渲染效果不统一的问题。
HTML5shiv is a javascript workaround to provide support for the new HTML 5 elements in IE Browsers older than IE 9.
01 — 什么是RPO攻击? RPO(Relative Path Overwrite)相对路径覆盖,是一种新型攻击技术,最早由GarethHeyes在其发表的文章中提出。主要是利用浏览器的一些特性和部
原理说明 辅助原理: 用adb获取手机截图并拉取到项目中 对图片进行二值化 根据棋子的RGB值获取当前位置 通过adb模拟屏幕点击 文末有推荐选择 开源列表 Prinsphield/Wechat_AutoJump 链接:Prinsphield/Wechat_AutoJump 说明:一个优秀的python项目;作者利用Opencv实现了图片的特征识别,并且在代码中实现了,根据调用命令区分安卓还是IOS,并进行相应的处理,根据项目代码分析,作者解析了跳一跳大部分的盒子图片,并利用到了游戏中的特定盒子加分的
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