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基于 HTML5 的人脸识别技术

发布时间:2019-01-11 编辑:环亚

 今天介绍一个网站,演示了通过 HTML5 + JavaScript 技术实现的人脸识别,目前仅适用于 Chrome 浏览器,首先需要在地址栏输入 about:flags ,然后找到“启用 MediaStream” 这一项,点击“启用” 后重启 Chrome 浏览器。     然后打开下面地址:   http://neave.com/webcam/html5/face/   当你摇头晃脑的时候,那副眼镜会跟着移动并帮你戴上眼镜。   你可以查看网页源码来了解具体的实现细节。   ———————————–我是分界线———————————————   这是一篇国外的文章,介绍如何通过 WebRTC、OpenCV 和 WebSocket 技术实现在 Web 浏览器上的人脸识别,架构在 Jetty 之上。   实现的效果包括:     还能识别眼睛     人脸识别的核心代码:   页面:   XML/HTML Code
  <div>   <video id="live" width="320" height="240" autoplay style="display: inline;"></video>   <canvas width="320" id="canvas" height="240" style="display: inline;"></canvas>   </div>      <script type="text/javascript">   var video = $("#live").get()[0];   var canvas = $("#canvas");   var ctx = canvas.get()[0].getContext('2d');      navigator.webkitGetUserMedia("video",   function(stream) {   video.src = webkitURL.createObjectURL(stream);   },   function(err) {   console.log("Unable to get video stream!")   }   )      timer = setInterval(   function () {   ctx.drawImage(video, 0, 0, 320, 240);   }, 250);   </script>       JavaScript Code
  public class FaceDetection {      private static final String CASCADE_FILE ="resources/haarcascade_frontalface_alt.xml";      private int minsize = 20;   private int group = 0;   private double scale = 1.1;      /**  * Based on FaceDetection example from JavaCV.  */   public byte[] convert(byte[] imageData) throws IOException {   // create image from supplied bytearray   IplImage originalImage = cvDecodeImage(cvMat(1, imageData.length,CV_8UC1, newBytePointer(imageData)));      // Convert to grayscale for recognition   IplImage grayImage = IplImage.create(originalImage.width(), originalImage.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);   cvCvtColor(originalImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);      // storage is needed to store information during detection   CvMemStorage storage = CvMemStorage.create();      // Configuration to use in analysis   CvHaarClassifierCascade cascade = newCvHaarClassifierCascade(cvLoad(CASCADE_FILE));      // We detect the faces.   CvSeq faces = cvHaarDetectObjects(grayImage, cascade, storage, scale, group, minsize);      // We iterate over the discovered faces and draw yellow rectangles around them.   for (int i = 0; i < faces.total(); i++) {   CvRect r = new CvRect(cvGetSeqElem(faces, i));   cvRectangle(originalImage, cvPoint(r.x(), r.y()),   cvPoint(r.x() + r.width(), r.y() + r.height()),   CvScalar.YELLOW, 1, CV_AA, 0);   }      // convert the resulting image back to an array   ByteArrayOutputStream bout = new ByteArrayOutputStream();   BufferedImage imgb = originalImage.getBufferedImage();   ImageIO.write(imgb, "png", bout);   return bout.toByteArray();   }   }  
  详细的实现细节请阅读英文原文: Face detection using HTML5

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