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js实现人脸比对

2026-02-02 23:33:11JavaScript

人脸比对的基本原理

人脸比对通常涉及两个核心步骤：人脸检测和人脸特征提取。通过比较两张人脸图像的特征向量相似度来判断是否为同一人。JavaScript中可通过Web API或第三方库实现。

js实现人脸比对

使用Face-api.js实现

Face-api.js是基于TensorFlow.js的轻量级人脸识别库，支持浏览器端运行：

js实现人脸比对

// 加载模型
await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models');
await faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models');
await faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models');

// 提取人脸特征
const img1 = await faceapi.fetchImage('/image1.jpg');
const img2 = await faceapi.fetchImage('/image2.jpg');

const detection1 = await faceapi.detectSingleFace(img1).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor();
const detection2 = await faceapi.detectSingleFace(img2).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor();

// 计算欧氏距离
const distance = faceapi.euclideanDistance(detection1.descriptor, detection2.descriptor);
console.log('相似度:', (1 - distance).toFixed(4));

使用TensorFlow.js自定义实现

如需更底层控制，可使用TensorFlow.js构建自定义模型：

// 加载预训练模型
const model = await tf.loadGraphModel('face_recognition_model.json');

// 图像预处理
const preprocess = (img) => {
  const tensor = tf.browser.fromPixels(img).toFloat();
  return tf.image.resizeBilinear(tensor, [112, 112]).expandDims();
};

// 特征提取
const getEmbedding = async (img) => {
  const preprocessed = preprocess(img);
  return model.predict(preprocessed).dataSync();
};

// 余弦相似度计算
const cosineSimilarity = (a, b) => {
  const dotProduct = a.reduce((sum, _, i) => sum + a[i] * b[i], 0);
  const magA = Math.sqrt(a.reduce((sum, x) => sum + x * x, 0));
  const magB = Math.sqrt(b.reduce((sum, x) => sum + x * x, 0));
  return dotProduct / (magA * magB);
};