До сих пор добавление возможностей искусственного интеллекта в ваше приложение означало, что приложение Python на серверной части выполняло работу, а браузер, использующий JavaScript, мог запрашивать модели машинного обучения для предоставления прогнозов и получения ответов для пользователя, вызывая API конечных точек.
Но сейчас все меняется, с ростом мощности движков JavaScript разработчики интерфейсов могут использовать эти функции ИИ непосредственно из браузера без необходимости использования серверной части.
Содержание
- HuggingFace.js
- Face-API.js
- Exadel CompreFace
- Отслеживание.js
- ДжилизВебоджи
- JeelizОчкиVTOWidget
- JeelizFaceФильтр
- Заключение
HuggingFace.js (88 тысяч звезд)
У HuggingFace есть огромная модель машинного обучения с открытым исходным кодом (150 000), которую вы можете бесплатно загрузить и использовать с их веб-сайта.
Некоторые варианты использования HuggingFace:
- Классификация изображений (2 690 моделей)
- Обнаружение объектов на изображениях (326 моделей)
- Ответ на вопрос (4 086 моделей)
- Обобщение текста(922 модели)
- Текстовая классификация (14 727 моделей)
- Перевод языков (1 962 модели)
- Анализ настроений
Удивительно, но многие лидеры технологической отрасли используют модели, обученные с помощью HuggingFace: Google, Meta, Microsoft, Grammarly…
Вы можете начать использовать HaggingFace, сначала выбрав модель, а затем вызвать ее с помощью Hosted Inference APIs, которые представляют собой простые вызовы API на веб-сайт HaggingFace, и знаете что? Это бесплатно (для разработчиков).
Face-API.js (14,8 тыс. звезд)
Face-API.js — это API JavaScript для обнаружения и распознавания лиц в браузере, реализованный поверх основного API tensorflow.js.
Некоторые варианты использования Face-api:
- Распознавание лиц ( SSD Mobilenet V1, Tiny Face Detector, MTCNN)
- Распознавание лиц (FaceNet, MobileNetV1)
- Обнаружение лицевых ориентиров (FaceLandmark68Net, FaceLandmark68TinyNet, FaceLandmark68TinyNet)
Между "()" указаны имена обученных моделей.
Exadel CompreFace (2,8 тыс. звезд)
Exadel CompreFace — это бесплатное приложение с открытым исходным кодом, которое можно запускать в образе для создания докеров, локально или в облаке.
Он может работать на процессоре или графическом процессоре и имеет встроенную систему управления ролями для контроля доступа к сервису.
Вы можете интегрировать его с любой системой без предварительных навыков машинного обучения, используя вызовы Rest API.
У вас есть API для:
- Распознавание лица
- Проверка лица
- Распознавание лиц
- Обнаружение ориентира
- Обнаружение маски
- Обнаружение положения головы
- Признание возраста и пола
Чтобы запустить внешнее приложение JavaScript, просто перейдите к этому пошаговому руководству на GitHub:
Tracking.js (9,3 тыс. звезд)
Библиотека tracking.js привносит в браузер алгоритмы и функции компьютерного зрения, используя современные спецификации HTML5. Все это с использованием очень небольшого веса (~ 7 КБ).
Эти алгоритмы можно использовать для таких функций, как:
- Распознавание лиц
- Распознавание лица
- отслеживание цвета
Tracking.js использует «алгоритм Виолы-Джонса» под капотом, и знаете что? Это тот же алгоритм, который OpenCV использует для отслеживания различных типов объектов, просто изменяя обучающие данные, которые используются в качестве входных данных.
jeelizWeboji (1k звезд)
С jeelizWeboji вы можете создать свой собственный анимированный смайлик, встроенный непосредственно в ваше веб-приложение, используя ваш графический процессор.
Если у вас мощный графический процессор, будет обработано много эмоций/секунд, и результат будет плавным и точным.
Для лучшего обнаружения эмоций:
- Лицо должно быть хорошо освещено: должны быть различимы нос, глаза,
- Избегайте контрового света: фоном должна быть стена, а не окно.
- Лицо не должно быть слишком далеко или слишком близко к камере: в идеале лицо должно покрывать 1/3 высоты камеры. Он должен быть полностью виден,
- Камера должна быть размещена перед пользователем. Вид сбоку не рекомендуется,
- Борода и усы могут затруднить обнаружение движений рта, а очки могут мешать обнаружению глазами.
А это несколько живых примеров из репозитория jeelizWeboji на GitHub:
jeelizGlassesVTOWidget (221 звезда)
Используя jeelizGlassesVTOWidget и несколько строк кода, вы можете революционизировать процесс покупки очков на своем веб-сайте электронной коммерции или в мобильном приложении.
Просто сидя дома, перед камерой (мобильного или ноутбука), потребитель может примерить (виртуально) вашу коллекцию очков, и если он/она удовлетворен, он/она может продолжить процесс покупки .
Живой сайт:
jeelizFaceFilter(2.4k звезд)
Библиотека jeelizFaceFilter обнаруживает и отслеживает лица в режиме реального времени по видео с камеры. Затем можно накладывать 3D-контент для приложений дополненной реальности.
Эта библиотека легкая и не включает в себя какой-либо 3D-движок или стороннюю библиотеку.
Вот основные возможности библиотеки jeelizFaceFilter:
- распознавание лица,
- отслеживание лица,
- определение поворота лица,
- обнаружение открывания рта,
- обнаружение и отслеживание нескольких лиц
- очень прочный для всех условий освещения
- захват видео с возможностью HD-видео
- мобильный дружественный
- взаимодействует с 3D-движками, такими как THREE.JS, BABYLON.JS, A-FRAME,
- интерфейс с более доступными API, такими как CANVAS, CSS3D.
И это несколько живых примеров из репозитория jeelizFaceFilter GitHub.
Заключение
Поскольку мы наблюдаем появление различных библиотек и широкое распространение конкретных версий JavaScript, я с нетерпением жду будущего веб-приложений.
С помощью всего нескольких строк кода вы можете создавать сложные приложения для распознавания лиц и дополненной реальности, ограниченные только вашим воображением.
Возможности безграничны, и мне не терпится увидеть, что нас ждет в будущем.
Спасибо, что прочитали мою статью, я ценю ваше время.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.
Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .
Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.
