La reconnaissance du visage avec les yeux, la bouche, les oreilles.. en Javascript

J'ai été demander et de recherche pour plus d'informations sur la reconnaissance du visage à l'aide de la Toile, et plus précisément la manière de détecter les parties d'un visage.

Disons que je prends une photo de ma webcam, et puis je veux détecter les yeux, la bouche, le nez et les oreilles à les diviser en différentes images.

Quel serait le processus pour le faire ?

que devez trouver dans votre recherche? Pouvez-vous faire?
double possible de une bibliothèque pour la reconnaissance du visage en JavaScript?

OriginalL'auteur arlg | 2013-07-18

  1. 3

    Vous pouvez utiliser HTML5 getUserMedia et aussi headtrackr.js d'obtenir ce que vous cherchez. Aussi, vous pouvez détecter des objets, obtenir l'accès aux médias et de nombreux beaucoup plus de choses.
    L'espoir c'est ce que vous cherchez.

    J'ai vu cette lib, mais j'aurais besoin de détecter les objets individuels tels que les yeux, la bouche, les oreilles...
    Alors je pense que vous devriez regarder les ce lien, où il est expliqué pour la détection des yeux, des oreilles, etc séparément.

    OriginalL'auteur roger_that

  2. 6

    Ce que j'ai fait récemment en essayant de résoudre le même problème (le visage et les yeux de détection) a:

    1. Échelle en bas de l'image traitée pour atteindre des performances décentes (j'ai converti tout à 320px de largeur)

    2. Détecter le visage dans l'image à l'aide de Base de la Vision par Ordinateur de la Bibliothèque - https://github.com/liuliu/ccv

    3. Basée sur le visage détecté rectangle informations détecter les yeux à l'aide de HAAR détecteur d'objets (il a en cascade pour les yeux seulement de détection - https://github.com/inspirit/jsfeat

    Pour l'étape 2 j'ai aussi utilisé des "niveaux de gris" et "equalize_histogram" de JSFEAT bibliothèque.

    Également si l'étape 3 échoue, vous pouvez essayer de deviner les yeux de position (dépend de la façon dont la haute précision vous allez pour).

    Ce flux de travail m'a donné des résultats satisfaisants et de la performance. Il l'a testé à la fois sur le bureau (~500ms sur iMac) et les appareils mobiles (~3000ms de l'iphone 4 à l'aide de l'image de la webcam).
    Malheureusement, je ne peut pas poster un lien vers exemple de travail en ce moment, mais je vais poster un lien vers github une fois que j'ai quelque chose là-bas.

    OriginalL'auteur Tomasz Szarzyński