如何基于webRTC实现人脸识别功能

如何基于WebRTC实现人脸识别功能

一、背景简介

WebRTC是Web实时通信技术，可以在浏览器中直接实现音视频通信、数据传输、屏幕共享等功能。在WebRTC中，getUserMedia API可以访问设备的摄像头和麦克风，同时，这个API还可以获取视频流序列，并分离其中的音频和视频轨道。这个API使得在Web浏览器中实现人脸识别技术变得更加容易。

二、实现步骤

1. 了解getUserMedia API

首先，我们需要了解getUserMedia API。它是将用户的设备（例如摄像头、麦克风）与WebRTC应用程序连接的中心点。getUserMedia API能够访问设备，并打开视频流。可以使用该流来捕获图像，然后进行人脸识别算法。

getUserMedia API的使用示例：

navigator.getUserMedia = navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia || navigator.msGetUserMedia;

var constraints = {
    audio: false,
    video: true
};

navigator.getUserMedia(constraints, successCallback, errorCallback);

function successCallback(stream) {
    //在此显示视频流
}

function errorCallback(error) {
    console.error('getUserMedia error: ', error);
}

1. 实现人脸检测算法

此步骤涉及使用开源的人脸检测库，例如face-api.js、opencv.js等。这些库可以使用JavaScript，将我们的应用程序与机器学习算法和计算机视觉技术集成在一起，从而实现人脸识别。face-api.js已经设计了Cardboard模式，可以在Web浏览器中实现人脸识别应用程序。

face-api.js库的使用示例：

首先需要在HTML中添加以下引用

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-core"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-converter"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/face-landmarks-detection"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/face-api"></script>

然后进行人脸识别算法的调用:

const image = await faceapi.fetchImage('<image-url>')
const landmarks = await faceapi.detectLandmarks(image)
console.log(landmarks)

1. 在webRTC视频流中添加人脸检测算法

当视频流被获取并在Web浏览器中显示时，我们可以使用人脸检测算法在流中添加实时的人脸识别功能。我们将这个元素添加到video标记中。

相关代码示例：

const videoEl = document.getElementById('inputVideo');

videoEl.addEventListener('play', async () => {
    const canvas = faceapi.createCanvasFromMedia(videoEl);
    document.body.append(canvas);

    const displaySize = { width: videoEl.width, height: videoEl.height };
    faceapi.matchDimensions(canvas, displaySize);

    setInterval(async () => {
        const detections = await faceapi.detectAllFaces(videoEl, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions()).withFaceLandmarks().withFaceExpressions();
        const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, displaySize);
        canvas.getContext('2d').clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
        faceapi.draw.drawDetections(canvas, resizedDetections);
        faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvas, resizedDetections);
        faceapi.draw.drawFaceExpressions(canvas, resizedDetections);
    }, 100)
});

最后在浏览器中运行，即可看到实时的人脸识别效果。

三、示例

以下是两个例子:

1. face-api.js Cardboard示例

face-api.js提供了一个在线node.js应用程序，包含各种演示和示例代码。通过这个在线应用程序，我们可以直接测试人脸检测和识别功能，也可以使用算法调整图像，比如叠加眼镜，同时还可以编辑图像并与机器学习算法进行训练。

打开以下链接：https://justadudewhohacks.github.io/face-api.js/facepaint.js/examples/examples-browser/

选择Cardboard示例，在摄像头前面做出各种表情，我们可以在浏览器中观察到实时的面部表情识别效果。

1. 使用OpenCV.js进行人脸识别

OpenCV.js是OpenCV库的EMscripten编译版本，使其可以直接在Web浏览器中使用。 它提供了各种用于图像和计算机视觉的算法和工具。一个示例是附带人脸检测器的OpenCV.js，这可以用于在Web浏览器中显示人脸检测示例。

在以下链接中找到 OpenCV.js 的源代码：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/opencv.js。

其使用案例可以参考 face detection using opencv.js, 该案例中绘制一个灰色矩形框来标记人脸。

四、总结

通过使用getUserMedia API和人脸检测算法的综合应用，可以在Web浏览器中实现实时的人脸识别功能。而借助于face-api.js、OpenCV.js等库可以进一步丰富应用程序的功能，扩展更多应用场景。