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html人脸识别

admin
行业动态
2025-05-05
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HTML结合JS调用摄像头，使用ML模型实时识别人脸，实现网页端身份验证

人脸识别技术

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的技术,它通过采集含有人脸的图像或视频流，利用图像处理和机器学习算法，提取人脸的关键特征，并与已知的人脸特征库进行比对，从而确定身份。

（一）人脸识别的主要步骤

人脸检测：在输入的图像或视频帧中定位人脸的位置，确定人脸区域。
特征提取：从检测到的人脸区域中提取具有代表性的特征，如五官的位置、形状、轮廓等信息。
特征匹配：将提取的特征与预先存储的人脸特征模板或数据库中的特征进行比对，计算相似度。
身份识别：根据相似度判断是否匹配成功，若相似度高于设定阈值，则认为是同一人，否则不是。

HTML 页面中的人脸识别实现

在 HTML 页面中实现人脸识别，通常需要结合 JavaScript 库和相关的 API，以下是一个简单的实现示例：

（一）引入必要的库

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>HTML 人脸识别示例</title>
    <!-引入 Face-API.js 库 -->
    <script src="https://unpkg.com/face-api.js"></script>
</head>
<body>
    <h1>HTML 人脸识别</h1>
    <video id="video" width="640" height="480" autoplay></video>
    <canvas id="canvas" width="640" height="480" style="display:none;"></canvas>
    <script>
        // 获取视频元素和画布元素
        const video = document.getElementById('video');
        const canvas = document.getElementById('canvas');
        const context = canvas.getContext('2d');
        // 访问摄像头
        navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
            .then(stream => {
                video.srcObject = stream;
            })
            .catch(err => {
                console.error('无法访问摄像头:', err);
            });
        // 当视频加载完成后开始进行人脸识别
        video.addEventListener('loadeddata', async () => {
            await faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models');
            await faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models');
            await faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models');
            console.log('模型加载完成');
            setInterval(async () => {
                context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
                const detections = await faceapi.detectAllFaces(canvas, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions()).withFaceLandmarks().withFaceDescriptors();
                console.log(detections);
            }, 1000);
        });
    </script>
</body>
</html>

（二）代码解析

代码部分	功能描述
`<script src="https://unpkg.com/face-api.js"></script>`	引入 Face-API.js 库，该库提供了人脸识别的相关功能
`navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })`	请求访问用户的摄像头设备
`faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models')`	加载 Tiny Face Detector 模型，用于人脸检测
`faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models')`	加载 Face Landmark 68 Net 模型，用于检测人脸的 68 个关键点
`faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models')`	加载 Face Recognition Net 模型，用于人脸识别
`context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height)`	将视频帧绘制到画布上
`faceapi.detectAllFaces(canvas, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions()).withFaceLandmarks().withFaceDescriptors()`	在画布上检测所有人脸，并获取人脸的关键点和描述符