人工知能の認識技術には、どのようなアルゴリズムなのか、どのような解析処理なのか全く想像がつかないので、ずっと興味がありました。音声認識であっても、顔認識であっても、人の見た目や話し方はさまざまで、さまざまな角度から写真を撮ることができます。これらの認識技術がどのように機能するのか理解できません。この認識技術を使った「マスク」というゲームもありますが、顔認識技術も研究されるべきだと思います。 Facebook はこのテクノロジーを使用しており、ジェスチャー コントロールにも使用できるため、Web サイトにこのテクノロジーを使用できる場所が存在します。
顔認識に使用できる JavaScript パッケージの 1 つは、Jay Salvat と Liu Liu によって開発された Face Detection です。これは、提供された画像を分析し、見つかったすべての顔画像の座標を返す標準の jQuery プラグインです。どのように使われるのか見てみましょう!
jQuery.faceDetection
顔検出 jQuery プラグインを使用するには、4 つの js ファイルをインポートする必要があります:
<script src="jquery-1.4.3.min.js"></script> <!-- mas js --> <script src="facedetection/ccv.js"></script> <script src="facedetection/face.js"></script> <script src="jquery.facedetection.js"></script>
この顔認識プラグインの最初の 2 つのファイルは、そのさまざまな機能プログラムを通じて、画像内の顔の座標情報を格納する配列オブジェクトを取得できます。以下に例を示します:
var coords = jQuery("#myImage").faceDetection(); /* 返回: { x: 525 y: 435, width: 144, height: 144, positionX: 532.6353328125226, positionY: 443.240976080536, offsetX: 532.6353328125226, offsetY: 443.240976080536, confidence: 12.93120119, neighbour: undefined, } */
検出メソッドにイベント コールバック関数を追加することもできます:
var coords = jQuery("#myImage").faceDetection({ complete: function(image, coords) { // Do something }, error: function() { console.warn("无法分析图片"); } });
認識された顔情報に対して任意の加工を施すことができます。写真の顔の周りにフレームを描くことができます:
jQuery("img").each(function() { var img = this; // 获取脸部坐标 var coordinates = jQuery(img).faceDetection(); // 在脸上画出框线 if(coordinates.length) { coordinates.forEach(function(coord) { jQuery("<div>", { css: { position: "absolute", left: coord.positionX + 5 + "px", top: coord.positionY + 5 + "px", width: coord.width + "px", height: coord.height + "px", border: "3px solid white" } }).appendTo(img.parentNode); }); } });
非常にシンプルですが、もちろん抽出などの複雑な処理も可能です。
さまざまな写真を使用して顔認識を試しましたが、予想通り、結果は完璧ではありませんでした。しかし、それにもかかわらず、それはまだかなり良いです。これは非常に単純なスクリプト手法であり、完璧な手法はありません。この顔認識プラグインには顔比較機能がありません。この機能を実現するには、他の方法を使用して顔の特徴情報を提供する必要があります。全体として、非常に優れているので、ぜひ試してみることをお勧めします。
顔認識 JavaScript ライブラリ Tracking.js
Web 開発者にとって、オープンソース JavaScript ライブラリ Tracking.js は、コンピュータ ビジョンと拡張現実テクノロジを容易にします。これを使用すると、Kinect や Wii に似た効果を持つモーション センシング アプリケーションを表示できます。また、JavaScript ライブラリのサイズは小さいです。 (~ 7k)、非常に軽量でシンプルなインターフェースを備えています。
Tracking.js はモバイル Web アプリケーションやデスクトップ アプリケーションで動作し、Node.js ベースのサーバーと組み合わせることもできます。 これはコンピュータ グラフィックスのアルゴリズムと技術をブラウザにもたらし、顔認識 (特定の色または人/顔/体が動いたとき)、リアルタイムのカラー トラッキングなどの機能を備えています。 Web 開発では、以前は C または C テクノロジを使用して同様の効果を実現できました。 Traking.js は Web コンポーネントを提供するため、Web フロントエンド開発者は JavaScript を知らなくても HTML タグ コンポーネントにアクセスして同様の機能を実装できるため、Web 開発が大幅に簡素化されます。
Tracking.js には、Web ブラウザが顔や目の変化を認識できるようにするカラー追跡アルゴリズムとオブジェクト追跡コンポーネントが含まれています。たとえば、Web フロントエンドはこの機能を使用してユーザー アバターを設定することもできます。これは一部の Web サイトにとって優れた機能であると同時に、追跡された顔データをバックグラウンド データベースと照合して、より有用なフィードバックを提供することもできます。ユーザーのデータ。
現在、GitHub 上の Tracking.js ソース コード プロジェクトは 200 回以上フォークされており、8 月初旬に JS ライブラリがバージョン 1.0 にアップグレードされました。
上記のコンテンツは、JavaScript 顔認識テクノロジーと顔認識 JavaScript ライブラリ Tracking.js を共有したものです。気に入っていただければ幸いです。

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JavaScriptは、現代のWeb開発のコア言語であり、その多様性と柔軟性に広く使用されています。 1)フロントエンド開発:DOM操作と最新のフレームワーク(React、Vue.JS、Angularなど)を通じて、動的なWebページとシングルページアプリケーションを構築します。 2)サーバー側の開発:node.jsは、非ブロッキングI/Oモデルを使用して、高い並行性とリアルタイムアプリケーションを処理します。 3)モバイルおよびデスクトップアプリケーション開発:クロスプラットフォーム開発は、反応および電子を通じて実現され、開発効率を向上させます。

JavaScriptの最新トレンドには、TypeScriptの台頭、最新のフレームワークとライブラリの人気、WebAssemblyの適用が含まれます。将来の見通しは、より強力なタイプシステム、サーバー側のJavaScriptの開発、人工知能と機械学習の拡大、およびIoTおよびEDGEコンピューティングの可能性をカバーしています。

JavaScriptは現代のWeb開発の基礎であり、その主な機能には、イベント駆動型のプログラミング、動的コンテンツ生成、非同期プログラミングが含まれます。 1)イベント駆動型プログラミングにより、Webページはユーザー操作に応じて動的に変更できます。 2)動的コンテンツ生成により、条件に応じてページコンテンツを調整できます。 3)非同期プログラミングにより、ユーザーインターフェイスがブロックされないようにします。 JavaScriptは、Webインタラクション、シングルページアプリケーション、サーバー側の開発で広く使用されており、ユーザーエクスペリエンスとクロスプラットフォーム開発の柔軟性を大幅に改善しています。

Pythonはデータサイエンスや機械学習により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られており、データ分析とWeb開発に適しています。 2。JavaScriptは、フロントエンド開発の中核です。 node.jsはサーバー側のプログラミングをサポートしており、フルスタック開発に適しています。

JavaScriptは、最新のブラウザにすでに組み込まれているため、インストールを必要としません。開始するには、テキストエディターとブラウザのみが必要です。 1)ブラウザ環境では、タグを介してHTMLファイルを埋め込んで実行します。 2)node.js環境では、node.jsをダウンロードしてインストールした後、コマンドラインを介してJavaScriptファイルを実行します。


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