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
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
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。
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
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
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
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：
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
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
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。
由于我们的电脑有的有摄像头，有的没有摄像头，所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件。先放个图吧，大家可以看得更加直观一些。
Git项目源码：https://github.com/DaMaiGit/artifact
当然，我们仅仅是使用人脸识别，那有人已经在TensorFlow的基础上封装了专门针对人脸识别的库 face-api.js
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目，以提高你在数据科学领域的技能。
采用 Taro 跨端框架，采用腾讯云源开发模式，采用基于腾讯云的五官分析的人脸识别，实现了自动为头像戴上口罩的功能。
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言，问为什么换军装的h5这么火，但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说，大概是比较简单吧，主要工作是图像合成。 后来，我亲自体验了下，反应速度比较慢，大概是因为火了吧，访问者太多； 关键的技术是人脸识别； 前端的话，canvas实现图像合成； 整个h5设计不算惊艳，只能算一般； 运营亮点是抓住热点事件，设计了激发用户分享的产品。 再细想一想，决定还是自己动手实现一个，试试整个技术的难度。 于是，通过开发者工具，阅读了 http://www.h5case
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。
在超市、地铁、车站等很多场景中，人脸识别已经被广泛应用，但是这个功能究竟是怎么实现的？
云开发CloudBase是云开发团队为开发者提供的一站式云服务，旨在降低开发者使用云服务的门槛，助力开发者快速开发应用。 在具体的开发过程中，云开发提供了许多实用的扩展能力，包含图像标签、图像安全审核、图像处理、图片盲水印等。本文就以人脸识别小程序为例介绍一些云开发扩展能力的应用。 使用方法简述 完整文档见： https://docs.cloudbase.net/extension/introduce.html 1、打开 云开发扩展控制台； 2、选择希望安装的扩展； 3、单击【安装】，进行扩
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 前言 去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目，人脸登机是其中的一个功能模块，当时只是写了后台的接口，调用人脸识别设备的api，给闸机回传数据信号，以保障该功能的正常使用。 当时因为项目进度紧张，手里还有其他项目赶进度，也就没时间去分享这个功能的实现。前几天刷脸进公司大楼的时候，突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验。在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司，当然咱们在demo里面也不可能买一台那东西
Shape Detection API 的发布已经有一些时日，其主要的提供的能力是给予前端直接可用的特征检测的接口（包括条形码、人脸、文本检测）。本文将简单的对其进行介绍，对前端进行人脸检测进行普适性的讲解。（本文不讲算法～望轻拍）
这个项目是一个使用 Python 编写的人脸识别库，可以从图片中识别和操作人脸。它基于 dlib 开发，并采用深度学习技术构建了最先进的人脸识别模型，在 Labeled Faces in the Wild 数据集上达到 99.38%的准确率。该库提供了简单易用的命令行工具 face_recognition，可以对一整个文件夹中的图像进行批量处理。
前段时间我还在想，如果小程序能使用无服务器计算产品那该多好，果不其然，最近微信与腾讯云联合开发的原生 serverless 云服务产品——小程序 · 云开发，其具备简化运维、高效鉴权等优势，让你零门槛快速上线小程序。为此，我决定尝试下这种新的开发方式，看看是不是真的如官方所说。
从2006年AWS发布的第一个云服务S3开始，存储，计算等IT基础设施的能力纷纷被以服务的方式提供给用户。过去十年，云服务深刻的改变了社会获取和使用计算能力的方式，云服务自身也以极快的速度演进，新的服务形态不断涌现，无服务器计算（serverless computing）就是其中之一。国内各大厂商也在近两年推出了自家的无服务器计算产品，比如腾讯云的无服务器云函数 SCF，阿里云的函数计算等产品。
目前市场上的主流HTML5游戏引擎是基于canvas或者WebGL进行开发的，但是无法触发长按识别二维码功能。而白鹭引擎 4.0提供了新的API，可以让canvas中的图片传递到DOM中并调整大小位置
之前不是做了个开源项目嘛，在做完GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。
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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
各位宝友大家好，今天给大家带来了 smartcrop.js ，它是什么呢？通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下：Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
姿势动画师项目，虽然不是TensorFlow.js官方产品，但效果依旧够slay。
前端调用相机组件实现人脸在线采集，通过采集到的人脸图片的base64字符串调用云开发侧实现的腾讯云人脸识别云函数，然后将识别结果回调到小程序页面中。
人脸识别技术是很复杂的，自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！
远程在家办公的第N天，快要闲出屁了，今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题（终于可以装X了）。 看了他的需求描述，大概是要做一个Java web版本的人脸识别功能，然后存储人物的特征，再扫脸比对。可是我不会啊。。。
前两篇文章介绍了使用NodeJS官方提供的SDK进行快速开发，但是SDK毕竟是封装好的，省略了认证发起请求一系列操作，本篇文章不使用SDK进行开发，而是直接使用API进行开发。我们可以从零开始进行权限验证，然后再发起请求调用API实现前两篇文章实现的所有功能。
因工作需要手机端运用人脸识别打卡，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。
在如何在小程序中实现文件上传下载文章中，我们介绍了小程序的上传基本使用教程，文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。
本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。
随着美国openAI公司的CahtGPT诞生，人工智能开启了再度觉醒状态。在这样的一个时代的大背景下，演变出了“智能+万物”的潜在主题。全球智能化，已经成为了一个必然的趋势。目前，对于国内很多机构都采取人工排班的方式，这样不仅浪费人力，增加成本，而且很容易出现各种错误。本智能排班系统能够根据员工偏好设置、排班规则、自定义规则等，综合考虑到店客流量、特殊需求等因素，采用遗传算法来智能化实现员工排班最优需求。同时，还可以根据每个员工的历史数据和绩效表现进行排班分析实现智能化预测，从而优化排班效率并提高员工的生产力和满意度。
据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
大家知道我们的人脸识别已经在进行内测了，并会在不久的将来于EasyCVR及EasyGBS中进行测试。目前人脸识别AI是基于Python实现，在输入RTSP流的时候会直接开始识别人脸，并进行对比人脸的相似度，来判断是不是同一个人。大致实现如下：
最近一段时间比较忙，很长时间没写博客了，思来想去还是要挤压时间继续写点东西做分享积累，日常工作中发现其实大部分的场景已经有了比较成熟的解决方案，平时多关注时下比较热门的项目，在遇到问题的时候有可能会碰到相关主题，直接拿来使用，今天就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
微信提供了人脸核身功能，可以通过提供的身份信息拉起人脸识别，验证是否匹配（是否是本人操作），该接口目前只支持部分主体，在后台申请开通。
前端工程师在人工智能的团队到底能做什么，能体现怎么的价值？对此，可以先下图的一个总结，然后再会逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析
一、实现方式：前端调用相机组件实现人脸在线采集，然后将人脸图片传到自建的服务端调用人脸识别-人脸检测与分析API将识别结果回调到小程序页面中。
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