TensorFlow.js ile Gerçek Zamanlı Yüz Analizi: Yapısı, Kullanımı ve Uygulama Alanları
TensorFlow.js, web tarayıcılarında ve Node.js ortamında makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini oluşturmak ve çalıştırmak için kullanılan bir JavaScript kütüphanesidir. Bu makalede, TensorFlow.js'nin yapısı, nasıl ve neden kullanıldığı, ve özellikle gerçek zamanlı yüz analizi uygulamasındaki kod örneği ele alınacaktır.
TensorFlow.js Nedir?
TensorFlow.js, Google'ın açık kaynak makine öğrenimi kütüphanesi TensorFlow'un JavaScript sürümüdür. Hem tarayıcıda hem de Node.js ortamında kullanılabilir. TensorFlow.js, web tabanlı uygulamalarda ve tarayıcı üzerinde kullanıcı etkileşimlerine dayalı öğrenme modellerini oluşturmayı kolaylaştırır.
Nasıl ve Neden Kullanılır?
TensorFlow.js, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için bir dizi araç sunar. JavaScript kullanıcılarına, tarayıcı tabanlı uygulamalarda karmaşık modelleri çalıştırmak ve eğitmek için güçlü bir araç seti sağlar. Bu, kullanıcıların tarayıcıları üzerinden eğitim setleri oluşturmasına ve çeşitli uygulama alanlarında modelleri hızla uygulamasına olanak tanır.
TensorFlow.js ile Gerçek Zamanlı Yüz Analizi: Bu makalede ele alınacak örnek, TensorFlow.js ve FaceMesh modelini kullanarak gerçek zamanlı yüz analizini hedefler.
Aşağıda kod örneğine yer verilmiştir:
// Gerekli kütüphanelerin yüklenmesi
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/facemesh"></script>
// Kamera ayarları ve modelin yüklenmesi
async function setupCamera() {
const video = document.getElementById('inputVideo');
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ 'video': true });
video.srcObject = stream;
return new Promise((resolve) => {
video.onloadedmetadata = () => {
resolve(video);
};
});
}
// FaceMesh modelinin yüklenmesi
async function loadFacemesh() {
return await facemesh.load();
}
// Yüz tespiti ve sonuçların güncellenmesi
async function detectFace(video, facemeshModel) {
const predictions = await facemeshModel.estimateFaces(video);
updateResults(predictions);
requestAnimationFrame(() => detectFace(video, facemeshModel));
}
// Sonuçların güncellenmesi
function updateResults(predictions) {
const faceResultsElement = document.getElementById('faceResults');
if (predictions.length > 0) {
faceResultsElement.innerHTML = `<p>Face detected!</p>`;
} else {
faceResultsElement.innerHTML = `<p>No face detected.</p>`;
}
}
// Uygulamanın başlatılması
async function run() {
const video = await setupCamera();
const facemeshModel = await loadFacemesh();
detectFace(video, facemeshModel);
}
run();
Bu kod, kullanıcının kamera erişimine izin verir ve TensorFlow.js ile FaceMesh modelini kullanarak gerçek zamanlı yüz analizi gerçekleştirir.
Uygulama Alanları: TensorFlow.js'nin gerçek zamanlı yüz analizi uygulaması, bir dizi uygulama alanında kullanılabilir:
Video konferans uygulamalarında yüz tespiti ve takip.
Güvenlik uygulamalarında yüz tanıma ve erişim kontrolü.
Oyunlarda kullanıcı etkileşimi ve ifade analizi.
Sanal deneme odalarında online alışveriş platformlarında ürün deneme.
TensorFlow.js, JavaScript geliştiricilerine makine öğrenimi uygulamaları geliştirmeleri için güçlü bir araç seti sunar. Gerçek zamanlı yüz analizi örneği, TensorFlow.js'nin uygulama çeşitliliğini ve kullanım kolaylığını gösterir, bu da JavaScript geliştiricilerine interaktif ve kullanıcı odaklı uygulamalar oluşturmak için önemli bir avantaj sağlar.
Örnek Uygulama için Siteyi ziyaret edebilirsiniz : ai.milivolt.news
İlgili makale : https://milivolt.news/tr/post/tensorflow-ile-programlama-dillerinin-entegrasyonu
