asp.net core 使用 tensorflowjs实现 face recognition的源代码

在ASP.NET Core应用程序中使用TensorFlow.js实现人脸识别功能，可以为Web应用程序增加更多的智能化特性。本文将详细讲解如何使用TensorFlow.js实现人脸识别，并提供两个示例说明。

示例1：使用TensorFlow.js实现人脸检测

以下是使用TensorFlow.js实现人脸检测的示例代码：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import * as facemesh from '@tensorflow-models/facemesh';

// 加载模型
const model = await facemesh.load();

// 获取视频流
const video = document.getElementById('video');
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
video.srcObject = stream;

// 获取画布
const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');

// 检测人脸
async function detectFace() {
  const predictions = await model.estimateFaces(video);
  ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  predictions.forEach((prediction) => {
    prediction.scaledMesh.forEach((point) => {
      ctx.beginPath();
      ctx.arc(point[0], point[1], 2, 0, 2 * Math.PI);
      ctx.fillStyle = 'red';
      ctx.fill();
    });
  });
  requestAnimationFrame(detectFace);
}

// 开始检测人脸
detectFace();

在这个示例中，我们使用TensorFlow.js和FaceMesh模型实现了人脸检测功能。首先，我们使用facemesh.load()方法加载FaceMesh模型。然后，我们获取视频流并将其赋值给<video>元素的srcObject属性。接着，我们获取画布并使用ctx.clearRect()方法清空画布。最后，我们使用model.estimateFaces()方法检测人脸，并使用ctx.arc()方法在画布上绘制人脸关键点。

示例2：使用TensorFlow.js实现人脸识别

以下是使用TensorFlow.js实现人脸识别的示例代码：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import * as facemesh from '@tensorflow-models/facemesh';
import * as faceapi from 'face-api.js';

// 加载模型
Promise.all([
  faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models'),
  faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models'),
  faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models'),
]).then(start);

// 获取视频流
const video = document.getElementById('video');
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
video.srcObject = stream;

// 获取画布
const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');

// 开始人脸识别
async function start() {
  const faceMeshModel = await facemesh.load();
  const faceMatcher = await createFaceMatcher();
  requestAnimationFrame(async function recognize() {
    const predictions = await faceMeshModel.estimateFaces(video);
    ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
    predictions.forEach(async (prediction) => {
      const faceLandmarks = await faceapi.detectSingleFace(video, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions()).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor();
      if (faceLandmarks) {
        const bestMatch = faceMatcher.findBestMatch(faceLandmarks.descriptor);
        ctx.fillText(bestMatch.toString(), prediction.boundingBox.topLeft[0], prediction.boundingBox.topLeft[1] - 5);
      }
    });
    requestAnimationFrame(recognize);
  });
}

// 创建人脸匹配器
async function createFaceMatcher() {
  const labeledDescriptors = await Promise.all([
    faceapi.fetchImage('/images/1.jpg').then((res) => {
      const img = document.createElement('img');
      img.src = res.url;
      return img;
    }).then((img) => faceapi.detectSingleFace(img).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor()),
    faceapi.fetchImage('/images/2.jpg').then((res) => {
      const img = document.createElement('img');
      img.src = res.url;
      return img;
    }).then((img) => faceapi.detectSingleFace(img).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor()),
  ]);
  return new faceapi.FaceMatcher(labeledDescriptors);
}

在这个示例中，我们使用TensorFlow.js和FaceMesh模型实现了人脸识别功能。首先，我们使用Promise.all()方法加载TinyFaceDetector、FaceLandmark68Net和FaceRecognitionNet模型。然后，我们获取视频流并将其赋值给<video>元素的srcObject属性。接着，我们获取画布并使用ctx.clearRect()方法清空画布。最后，我们使用faceapi.detectSingleFace()方法检测人脸，并使用faceapi.FaceMatcher()方法创建人脸匹配器。

结语

以上是使用TensorFlow.js实现人脸识别的完整攻略，包含使用TensorFlow.js实现人脸检测和人脸识别的示例说明。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法来实现人脸识别功能。