npm 包 @nodert-win10/windows.media.faceanalysis 使用教程

简介

@nodert-win10/windows.media.faceanalysis 是一个专门为 Windows 10 系统设计的人脸分析 SDK 。通过该 SDK，开发者可以进行人脸的检测、识别以及面部表情分析等操作。本文将详细介绍该 npm 包的使用方法和参数说明，供开发者参考。

安装

在使用该 SDK 之前，需要在项目中引入 @nodert-win10/windows.media.faceanalysis 包。可以通过 npm 包管理工具直接安装：

npm install @nodert-win10/windows.media.faceanalysis

引入后，在 JavaScript 代码中即可使用该模块中的功能。

const faceanalysis = require('@nodert-win10/windows.media.faceanalysis');

检测人脸

该 SDK 可以对图像中的人脸进行检测，提取出人脸的位置、大小等参数，并返回人脸的检测结果。其中，detectFaces 方法可以实现人脸检测的功能，其输入参数为图像数据和相机的方向参数。该方法的返回结果是一个数组，其中每个元素都表示一个检测到的人脸。每个人脸元素包含以下属性：

• boundingBox：表示人脸在图像中的位置和大小的矩形框信息。
• faceLandmarks：表示人脸的特征点集合，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
• faceAttributes：表示人脸的属性，如幸福指数、年龄、性别等。

使用示例代码如下：

const imageData = /* 图像数据 */
const faceDetectionParams = new faceanalysis.FaceDetectionParams()
const detectedFaces = await faceanalysis.detectFaces(imageData, faceDetectionParams)

识别人脸

除了检测人脸的位置和属性信息，该 SDK 还可以进行人脸识别。identifyFaces 方法可以实现人脸识别的功能，其输入参数为已检测到的人脸数组、已知的人脸信息数组以及相应的识别参数。该方法返回的是一个数组，其中每个元素都表示一个已识别的人脸。每个人脸元素包含以下属性：

• faceId：表示该人脸的唯一标识。
• name：表示该人脸对应的已知人脸信息中的名字。
• confidence：表示该人脸与已知人脸信息的匹配度。

使用示例代码如下：

const detectedFaces = /* 已检测到的人脸数组 */
const knownFaces = /* 已知人脸信息数组 */
const faceIdentificationParams = new faceanalysis.FaceIdentificationParams()
const identifiedFaces = await faceanalysis.identifyFaces(detectedFaces, knownFaces, faceIdentificationParams)

分析面部表情

除了识别人脸信息，该 SDK 还可以分析人脸的面部表情。analyzeFacialExpressions 可以实现面部表情分析的功能，其输入参数为已检测到的人脸数组和分析参数。该方法返回的是一个数组，其中每个元素都表示一个分析的结果。每个结果包含以下属性：

• faceId：表示分析的人脸的唯一标识。
• scores：表示该人脸在不同的面部表情方面的匹配度得分，如幸福指数、愤怒指数、伤心指数等。

使用示例代码如下：

const detectedFaces = /* 已检测到的人脸数组 */
const facialExpressionAnalysisParams = new faceanalysis.FacialExpressionAnalysisParams()
const facialExpressions = await faceanalysis.analyzeFacialExpressions(detectedFaces, facialExpressionAnalysisParams)

相关设置

最后介绍该 SDK 的相关设置。在使用该 SDK 前，需要一些初始化工作，如访问相机权限、设置分析参数等。以下是一些相关设置的介绍。

访问相机权限

使用该 SDK 前，需要先获取相机的访问权限。

await faceanalysis.requestCameraPermission()

设置分析参数

该 SDK 支持一些可选参数，例如人脸检测的间隔时间、人脸识别的阈值等。具体可选参数可以在 API 文档中查看。

const faceDetectionParams = new faceanalysis.FaceDetectionParams()
faceDetectionParams.detectionInterval = 3000

const faceIdentificationParams = new faceanalysis.FaceIdentificationParams()
faceIdentificationParams.threshold = 0.8

const facialExpressionAnalysisParams = new faceanalysis.FacialExpressionAnalysisParams()
facialExpressionAnalysisParams.emotionModel = faceanalysis.EmotionModel.HAPPY

总结

通过本文的介绍，读者可以学习到如何使用 @nodert-win10/windows.media.faceanalysis 这个 npm 包来进行人脸检测、识别以及面部表情分析等操作。读者可以通过实现该 SDK 中的 API 接口，进一步拓展应用场景，并提高人脸分析的准确度和效率。

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