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一、环境准备
node环境下
@vladmandic/face-api 默认依赖 @tensorflow/tfjs-node，需要提前npm install @tensorflow/tfjs-node 安装好
国内网络由于访问不到谷歌的资源库 可以找其他镜像库或者使用 @tensorflow/tfjs和@tensorflow/tfjs-backend-wasm 使用 wasm版本实现跨平台使用。
二、Express 配置集成
这里使用 @tensorflow/tfjs和@tensorflow/tfjs-backend-wasm 实现跨平台版本
注意node使用@tensorflow/tfjs 需要安装 node-canvas 包 和jsdom 模拟dom环境。
以下是app.ts关于face-api 相关配置
import { Canvas, Image } from 'canvas';
import { JSDOM } from 'jsdom';
import * as faceapi from '@vladmandic/face-api/dist/face-api.node-wasm.js';
import { loadModels } from './utils/faceUtil.js';
.../ 初始化环境
const dom = new JSDOM();
global.document = dom.window.document;
global.HTMLCanvasElement = Canvas as unknown as { new (): HTMLCanvasElement; prototype: HTMLCanvasElement; };
faceapi.env.monkeyPatch({ Canvas: Canvas as unknown as { new (): HTMLCanvasElement; prototype: HTMLCanvasElement; },Image: Image as unknown as { new (): HTMLImageElement; prototype: HTMLImageElement; }
});
...//加载人脸模型
loadModels().then(() => {// 创建HTTPS服务器https.createServer(options, app).listen(process.env.API_PORT, () => {...});
})
faceUtil.js
import * as faceapi from '@vladmandic/face-api/dist/face-api.node-wasm.js';
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import '@tensorflow/tfjs-backend-wasm';// 加载模型（需提前下载至./models目录）
export const loadModels = async (): Promise<void> => {try {await tf.setBackend('wasm');console.log('Backend:', tf.getBackend());await Promise.all([faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromDisk('model'),faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromDisk('model'),faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromDisk('model')]);} catch (err) {console.error('Model loading failed:', err);throw err;}
}这里加载model 下的预处理模板。
具体模板可以去项目下的 ./node_modules/@vladmandic/face-api/model 找自己想用的
三、照片转成人脸数据
这里的照片可以通过multer 中间件 接收接口传递过来的文件。
public saveFaceFeatures = async (req: Request, res: Response): Promise<void> => {try {//获取参数const { studentId } = req.query;const path = req.file?.path;//服务层处理逻辑...} catch(err) {errHandler(err, req, res);}}
这里就可以看到 multer中件件处理过的接口 通过req可以读取文件的信息了
默认它会把文件放到你配置的文件路径下。
import * as faceapi from '@vladmandic/face-api/dist/face-api.node-wasm.js';
import { loadImage } from 'canvas';saveFaceFeatures = async (filePath: string): Promise<...> => {try {if (!filePath) {...}const img = await loadImage(filePath) as unknown as HTMLImageElement;const detection = await faceapi.detectSingleFace(img).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor();if (!detection){...}// 提取128维特征向量(只处理单人的人脸数据)const descriptor128 = detection?.descriptor.slice(0, 128);//保存人脸特征数据const desBuffer = Buffer.from(descriptor128.buffer);...} catch(err) { console.log(err);throw err; }}
业务层通过放置的文件路径 和canvas 模拟一个图片 传给 faceapi 检测和获取人脸的128向量特征。
之后就可以把向量特征数据存入数据库了，记得要用 BLOB 类型接收。
四、人脸校验和数据库余弦相似度算法
下面就是接收人脸信息 和数据库已经有的进行比对了
const img = await loadImage(Buffer.from(faceBuffer)) as unknown as HTMLImageElement;const detection = await faceapi.detectSingleFace(img).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor();const descriptor128 = detection?.descriptor.slice(0, 128) || new Float32Array();
如果前端发生的是人脸图片使用 faceapi 再次获取 特征数据比对。
const floatArr = new Float32Array(faceBuffer);
const saveBuffer = floatArr.slice(0, 128).buffer;如果传的就是 128维ArrayBuffer，可以直接用来比对，当然这里也可以做下转换，保证数据正确性。
SELECT idcosine_similarity_128d(?, feature_vector) AS similarity FROM table ORDER BY similarity DESCLIMIT 1使用上面的sql就能获取一条最相似的 数据。
cosine_similarity_128d 数据库方法如下
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `cosine_similarity_128d`(blob1 BLOB,blob2 BLOB
) RETURNS floatDETERMINISTIC
BEGINDECLARE dot_product FLOAT DEFAULT 0;DECLARE norm1 FLOAT DEFAULT 0;DECLARE norm2 FLOAT DEFAULT 0;DECLARE i INT DEFAULT 0;DECLARE offset INT;DECLARE val1, val2 FLOAT;WHILE i < 128 DOSET offset = i * 4;SET val1 = CAST(CONV(HEX(SUBSTRING(blob1, offset+1, 4)), 16, 10) AS FLOAT);SET val2 = CAST(CONV(HEX(SUBSTRING(blob2, offset+1, 4)), 16, 10) AS FLOAT);SET dot_product = dot_product + val1 * val2;SET norm1 = norm1 + POW(val1, 2);SET norm2 = norm2 + POW(val2, 2);SET i = i + 1;END WHILE;-- 完整余弦相似度计算RETURN dot_product / (SQRT(norm1) * SQRT(norm2));
END以上就是一个简单的node.js环境下的 纯后端 人脸识别服务例子。（人脸数据采集还是需要前端配合）