基于 HTML5 的人脸识别技术

基于 HTML5 的人脸识别技术

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：

/

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：

1. <div>  
2. <video id="live" width="320" height="240" autoplay style="display: inline;"></video>  
3. <canvas width=>.html<"320" id="canvas" height="240" style="display: inline;">>.html<</canvas>  
4. </div>  
5.   
6. <script>.html< type="text/javascript">  
7. var video = $("#live").get()[0];  
8. var canvas>.html< = $("#canvas");  
9. var ctx =>.html< ()[0].getContext('2d');  
10.   
11. navigator.>.html<webkitGetUserMedia("video",  
12. function(stream) {  
13. video.src = >.html&ateObjectURL(stream);  
14. },  
15. function(err)>.html< {  
16. console.log("Unable to get video stream!")  
17. }  
18. )  
19.   
20. timer = setInterval(  
21. function () >.html<{  
22. ctx.drawImage(video, 0, 0, 320, 240);  
23. }, 250);  
24. </script>.html<>  

1. public class FaceDetection {  
2.   
3. private static final String CASCADE_FILE ="resources/haarcascade_l";  
4.   
5. private int minsize >.html<= 20;  
6. private int group = 0;  
7. private double s>.html<cale = 1.1;  
8.   
9. /** 
10. * Based on >.html<FaceDetection example from JavaCV. 
11. */  
12. public byte[] convert(byte[] imageData) throws IOException {  
13. // create image from supplied bytearray  
14. IplImage originalImage = cvDecodeImage(cvMat(1, imageData.length,CV_8UC1, newBytePointer(imageData)));  
15.   
16. // Convert to grayscale>.html< for recognition  
17. IplImage grayImage = ate(originalImage.width(), originalImage.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);  
18. cvCvtColor(>.html<originalImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);  
19.   
20. // storage is needed to store information during detection  
21. CvMemStorage storage = ate();  
22.   
23. // Configuration to use in analysis  
24. CvHaarClassifierCascade cascade = newCvHaarClassifierCascade(cvLoad(CASCADE_FILE));  
25.   
26. // We detect the>.html< faces.  
27. CvSeq faces = cvHaarDetectObjects(grayImage, cascade, storage, scale, group, minsize);  
28.   
29. // We iterate over the discovered faces and draw yellow rectangles around them.  
30. for (int i = 0; i < al(); i++) {  
31. CvRect r = >.html<new CvRect(cvGetSeqElem(faces, i));  
32. cvRectangle(originalImage, cvPoint(r.x(), r.y()),  
33. cvPoint(r.x() + r.width(), r.y() + r.height()),  
34. CvScalar.YELLOW, 1, CV_AA, 0);  
35. }  
36.   
37. // convert the resulting image back to an array  
38. ByteArrayOutputStream bout = new ByteArrayOutputStream();  
39. BufferedImage imgb = BufferedImage();  
40. ImageIO.write(imgb, "png", bout);  
41. return ByteArray();  
42. }  
43. }  

详细的实现细节请阅读英文原文：