人脸识别身份认证 基于 Web 端的人脸识别身份验证

前言

近些年来，随着生物识别技术的逐渐成熟，基于深度学习的人脸识别技术取得了突破性进展，准确率显著提高。现阶段，人脸识别身份验证作为非常重要的身份验证方式，已被广泛的应用于诸多行业和领域，例如：支付宝付款、刷脸签到等方面。

其优点在于，以人脸为识别对象，识别过程更加友好、便捷，只需被识别者进入摄像范围内即可人脸识别身份认证，不会引起被识别者的反感和警惕。目前，市面上的应用场景主要集中在移动端人脸识别身份认证，而基于 Web 浏览器端的人脸识别身份验证方案较少。

本文将介绍基于 Web 浏览器端的人脸识别身份验证的整体方案，以及重点讲解如何在 Web 浏览器中实现人脸自动采集。

场景描述及分析整体方案

实现细节

在上述方案中，想必大家对摄像头检测、实时视频流数据获取、Canvas 图片绘制这些都比较熟悉，我这边就不详细讲解了。部分同学没接触过也没关系，具体实现比较简单，可以直接看源码()，源码里面关于这些都有详细的注解。

下面我详细讲下，如何使用 face-api.js 在实时视频流中进行人脸的检测

1、引入 face-api

script 标签方式，获取最新脚本()

2、加载模型数据

“

加载模型数据是异步操作。需要等模型数据加载完成后，才能开始人脸检测。

3、检测人脸

“

当人脸被检测到符合模型的配置参数后，就会被认为检测到人脸了，然后返回一个detection对象，包括了人脸匹配度、人脸坐标等信息。可用于后续自定义绘制人脸边界框，以及阈值的逻辑判断。

4、常用人脸检测模型介绍

(1) Tiny Face Detector 是一款性能非常高的实时人脸检测模型，与 SSD Mobilenet V1 人脸检测模型相比，它更快，更小，资源消耗更少，量化模型的大小仅为 190 KB（tiny_face_detector_model），但它在检测小脸时的表现稍差。加载时长 8 ms左右

(2) SSD Mobilenet V1 对于面部检测，该模型实现了基于 MobileNetV1 的 SSD（单次多盒检测器）。神经网络将计算图像中每个面部的位置，并将返回边界框以及每个面部的概率。该面部检测器旨在获得检测面部边界框而不是低推理时间的高精度。量化模型的大小约为 5.4 MB（ssd_mobilenetv1_model）。加载时长 2-3s 左右

(3) MTCNN MTCNN（多任务级联卷积神经网络）代表了 SSD Mobilenet v1 和 Tiny Yolo v2 的替代面部检测模型，它提供了更多的配置空间。通过调整输入参数，MTCNN 应该能够检测各种面部边界框大小。MTCNN 是一个 3 级级联 CNN，它同时返回 5 个面部标志点以及每个面的边界框和分数。此外，型号尺寸仅为 2 MB。加载时长 1-2s 左右

注意事项

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