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我目前正在研究基于前端实时摄像头的面部检测解决方案。到目前为止，我已经找到了 3 个适合我需要的库

1. https://github.com/auduno/clmtrackr

2. https://www.beyond-reality-face.com/overview

3. https://trackingjs.com/

所有 3 看起来都是可能的解决方案，但 tracking.js 和 clmtrackr 似乎在较大的播放器尺寸下显着减慢（我希望尽可能接近全屏应用程序，即使这意味着我需要在屏幕尺寸上硬编码） . 超越现实的面子很棒，但不幸的是，相关的价格标签有点超出我的资源。有没有人有过在 JS 中进行全屏人脸跟踪的经验？我很好奇我正在寻找的东西是否无法使用那里的开源解决方案（不一定是特征检测）。

谢谢！

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我正在做类似的事情。我的第一次尝试是使用 tracking.js，但正如你所说，大尺寸的性能下降（很多！）......只是在 Chrome 中，但我需要它在 Chrome 中正常工作，因为我的目标是让它成为一个应用程序NW.js。

这种缺乏性能是每帧跟踪的结果（我认为），所以我尝试修改 tracking.js 代码，改变跟踪频率（requestAnimationFrame_里面的函数trackVideo_就像它在这个网站中显示的那样：http ://creativejs.com /resources/requestanimationframe/），但我对结果不是很满意。

最后我使用了一个相当古老的库，在这里解释：http: //liuliu.me/eyes/javascript-face-detection-explained（webRTC 在他们的示例中使用：https ://webrtc.github.io/samples/ src/content/getusermedia/face）它满足了我的需求，使用 setTimeout 跟踪面部。

我仍在测试，但结果很有希望！

于 2016-05-12T15:26:29.740 回答
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这是几年前的一个问题，但由于我在我的一个客户项目中使用了trackingjs，所以我想插话。

我有一个 2017 MBP，trackingjs 没有太多问题，尽管我对视频的每一帧都做了一些自定义计算。

在内部 trackingjs 创建一个画布并通过将视频的每一帧渲染到画布来完成所有识别。我办公室里有些人的笔记本电脑比我的大 3 年以上，我们注意到他们笔记本电脑的性能大幅下降。这导致我在试图提高性能方面搞得一团糟，结果比你想象的要容易得多。

在 trackingjs 的源代码中，找到这个函数tracking.trackVideo_。这通过requestAnimationFrame我提到的那个循环来实现。

在该函数中，您会立即注意到以下代码块：

var resizeCanvas_ = function() {
  width = element.offsetWidth;
  height = element.offsetHeight;
  canvas.width = width;
  canvas.height = height;
};

如果您将画布高度和宽度设置为小于视频播放器大小，性能将大大提高。对我来说，我设置了canvas.width = width/2;，canvas.height = height/2;然后就成功了！

于 2018-04-26T18:37:43.870 回答