JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
HTML5 + Canvas + JavaScriptによるWebベースの顔認識「ccv」 | MOONGIFT | オープンソース・ソフトウェア紹介を中心としたITエンジニア/Webデザイナー向けブログ
ccvはHTML5とCanvasタグを使ってWeb上で顔認識を行う。C言語によるライブラリもある。 [/s2If] ccvはWebベースまたはC言語製のオープンソース・ソフトウェア。最近の写真管理ソフトウェアの流行として顔認識がある。デジカメやプリンタでも顔認識機能を搭載し、自動的に明るくしたりするものもある。風景写真なども良いが、やはり人が写っている写真のが楽しいのだ。 そんな顔認識技術はWebベースでも提供されるようになっている。特にFacebookのようにSNSの中で使う場合は友人を自動認識させることでより活発な交流を促せるのだ。Webベースでの顔認識をHTML5/Canvasで行うのがccvだ。 実行例 via Tibetan Girl near Mount Everest | Flickr - Photo Sharing! ccvは元々C言語で開発されているコンピュータビジョンラ
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