Мы уже научились использовать искусственный интеллект (ИИ) в веб-браузере для отслеживания лиц в реальном времени и применять глубокое обучение для обнаружения и классификации эмоций на лице. Итак, мы собрали эти два компонента вместе и хотим узнать, сможем ли мы в реальном времени обнаруживать эмоции с помощью веб-камеры. В этой статье мы, используя транслируемое с веб-камеры видео нашего лица, узнаем, сможет ли модель реагировать на выражение лица в реальном времени.
Вы можете загрузить демоверсию этого проекта. Для обеспечения необходимой производительности может потребоваться включить в веб-браузере поддержку интерфейса WebGL. Вы также можете загрузить код и файлы для этой серии. Предполагается, что вы знакомы с JavaScript и HTML и имеете хотя бы базовое представление о нейронных сетях.
Добавление обнаружения эмоций на лице
В этом проекте мы протестируем нашу обученную модель обнаружения эмоций на лице на видео, транслируемом с веб-камеры. Мы начнём со стартового шаблона с окончательным кодом из проекта отслеживания лиц и внесём в него части кода для обнаружения эмоций на лице.
Давайте загрузим и применим нашу предварительно обученную модель выражений на лице. Начала мы определим некоторые глобальные переменные для обнаружения эмоций, как мы делали раньше:
const emotions = [ "angry", "disgust", "fear", "happy", "neutral", "sad", "surprise" ];
let emotionModel = null;Затем мы можем загрузить модель обнаружения эмоций внутри блока async:
(async () => {
...
// Load Face Landmarks Detection
model = await faceLandmarksDetection.load(
faceLandmarksDetection.SupportedPackages.mediapipeFacemesh
);
// Load Emotion Detection
emotionModel = await tf.loadLayersModel( 'web/model/facemo.json' );
...
})();А для модельного прогнозирования по ключевым точкам лица мы можем добавить служебную функцию:
async function predictEmotion( points ) {
let result = tf.tidy( () => {
const xs = tf.stack( [ tf.tensor1d( points ) ] );
return emotionModel.predict( xs );
});
let prediction = await result.data();
result.dispose();
// Get the index of the maximum value
let id = prediction.indexOf( Math.max( ...prediction ) );
return emotions[ id ];
}Наконец, нам нужно получить ключевые точки лица от модуля обнаружения внутри функции trackFace и передать их модулю прогнозирования эмоций.
async function trackFace() {
...
let points = null;
faces.forEach( face => {
...
// Add just the nose, cheeks, eyes, eyebrows & mouth
const features = [
"noseTip",
"leftCheek",
"rightCheek",
"leftEyeLower1", "leftEyeUpper1",
"rightEyeLower1", "rightEyeUpper1",
"leftEyebrowLower", //"leftEyebrowUpper",
"rightEyebrowLower", //"rightEyebrowUpper",
"lipsLowerInner", //"lipsLowerOuter",
"lipsUpperInner", //"lipsUpperOuter",
];
points = [];
features.forEach( feature => {
face.annotations[ feature ].forEach( x => {
points.push( ( x[ 0 ] - x1 ) / bWidth );
points.push( ( x[ 1 ] - y1 ) / bHeight );
});
});
});
if( points ) {
let emotion = await predictEmotion( points );
setText( `Detected: ${emotion}` );
}
else {
setText( "No Face" );
}
requestAnimationFrame( trackFace );
}Это всё, что нужно для достижения нужной цели. Теперь, когда вы открываете веб-страницу, она должна обнаружить ваше лицо и распознать эмоции. Экспериментируйте и получайте удовольствие!
Вот полный код, нужный для завершения этого проекта
<html>
<head>
<title>Real-Time Facial Emotion Detection</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.4.0/dist/tf.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/face-landmarks-detection@0.0.1/dist/face-landmarks-detection.js"></script>
</head>
<body>
<canvas id="output"></canvas>
<video id="webcam" playsinline style="
visibility: hidden;
width: auto;
height: auto;
">
</video>
<h1 id="status">Loading...</h1>
<script>
function setText( text ) {
document.getElementById( "status" ).innerText = text;
}
function drawLine( ctx, x1, y1, x2, y2 ) {
ctx.beginPath();
ctx.moveTo( x1, y1 );
ctx.lineTo( x2, y2 );
ctx.stroke();
}
async function setupWebcam() {
return new Promise( ( resolve, reject ) => {
const webcamElement = document.getElementById( "webcam" );
const navigatorAny = navigator;
navigator.getUserMedia = navigator.getUserMedia ||
navigatorAny.webkitGetUserMedia || navigatorAny.mozGetUserMedia ||
navigatorAny.msGetUserMedia;
if( navigator.getUserMedia ) {
navigator.getUserMedia( { video: true },
stream => {
webcamElement.srcObject = stream;
webcamElement.addEventListener( "loadeddata", resolve, false );
},
error => reject());
}
else {
reject();
}
});
}
const emotions = [ "angry", "disgust", "fear", "happy", "neutral", "sad", "surprise" ];
let emotionModel = null;
let output = null;
let model = null;
async function predictEmotion( points ) {
let result = tf.tidy( () => {
const xs = tf.stack( [ tf.tensor1d( points ) ] );
return emotionModel.predict( xs );
});
let prediction = await result.data();
result.dispose();
// Get the index of the maximum value
let id = prediction.indexOf( Math.max( ...prediction ) );
return emotions[ id ];
}
async function trackFace() {
const video = document.querySelector( "video" );
const faces = await model.estimateFaces( {
input: video,
returnTensors: false,
flipHorizontal: false,
});
output.drawImage(
video,
0, 0, video.width, video.height,
0, 0, video.width, video.height
);
let points = null;
faces.forEach( face => {
// Draw the bounding box
const x1 = face.boundingBox.topLeft[ 0 ];
const y1 = face.boundingBox.topLeft[ 1 ];
const x2 = face.boundingBox.bottomRight[ 0 ];
const y2 = face.boundingBox.bottomRight[ 1 ];
const bWidth = x2 - x1;
const bHeight = y2 - y1;
drawLine( output, x1, y1, x2, y1 );
drawLine( output, x2, y1, x2, y2 );
drawLine( output, x1, y2, x2, y2 );
drawLine( output, x1, y1, x1, y2 );
// Add just the nose, cheeks, eyes, eyebrows & mouth
const features = [
"noseTip",
"leftCheek",
"rightCheek",
"leftEyeLower1", "leftEyeUpper1",
"rightEyeLower1", "rightEyeUpper1",
"leftEyebrowLower", //"leftEyebrowUpper",
"rightEyebrowLower", //"rightEyebrowUpper",
"lipsLowerInner", //"lipsLowerOuter",
"lipsUpperInner", //"lipsUpperOuter",
];
points = [];
features.forEach( feature => {
face.annotations[ feature ].forEach( x => {
points.push( ( x[ 0 ] - x1 ) / bWidth );
points.push( ( x[ 1 ] - y1 ) / bHeight );
});
});
});
if( points ) {
let emotion = await predictEmotion( points );
setText( `Detected: ${emotion}` );
}
else {
setText( "No Face" );
}
requestAnimationFrame( trackFace );
}
(async () => {
await setupWebcam();
const video = document.getElementById( "webcam" );
video.play();
let videoWidth = video.videoWidth;
let videoHeight = video.videoHeight;
video.width = videoWidth;
video.height = videoHeight;
let canvas = document.getElementById( "output" );
canvas.width = video.width;
canvas.height = video.height;
output = canvas.getContext( "2d" );
output.translate( canvas.width, 0 );
output.scale( -1, 1 ); // Mirror cam
output.fillStyle = "#fdffb6";
output.strokeStyle = "#fdffb6";
output.lineWidth = 2;
// Load Face Landmarks Detection
model = await faceLandmarksDetection.load(
faceLandmarksDetection.SupportedPackages.mediapipeFacemesh
);
// Load Emotion Detection
emotionModel = await tf.loadLayersModel( 'web/model/facemo.json' );
setText( "Loaded!" );
trackFace();
})();
</script>
</body>
</html>
Что дальше? Когда мы сможем носить виртуальные очки?
Взяв код из первых двух статей этой серии, мы смогли создать детектор эмоций на лице в реальном времени, используя лишь немного кода на JavaScript. Только представьте, что ещё можно сделать с помощью библиотеки TensorFlow.js! В следующей статье мы вернёмся к нашей цели – создать фильтр для лица в стиле Snapchat, используя то, что мы уже узнали об отслеживании лиц и добавлении 3D-визуализации посредством ThreeJS. Оставайтесь с нами! До встречи завтра, в это же время!
Узнайте подробности, как получить Level Up по навыкам и зарплате или востребованную профессию с нуля, пройдя онлайн-курсы SkillFactory со скидкой 40% и промокодом HABR, который даст еще +10% скидки на обучение.
Другие профессии и курсы
ПРОФЕССИИ
КУРСЫ
