作者：Andy，Simpleweb（原文連結）
翻譯：劉通
原標題：Exploring Facial Recognition with WebRTC
本文轉載自WebRTC中文網
近幾年來，面部識別技術一直在智慧手機創新的周圍徘徊。隨著蘋果公司在 iPhone X 上推出 Face ID，人們開始更多的關注面部識別技術。
我們團隊向來喜歡實驗和探索未來技術的潛力。所以我們與 Cristiano 一同利用 WebRTC 做一些關於面部識別的研究和探索。
在這篇文章中，我們會分享 Cristiano 的一些成果，他學到的東西，以及他對這種技術挑戰和侷限性的看法。
什麼是WebRTC？
WebRTC是一個開源的網路框架，支援瀏覽器中的實時通訊。它包括Web上高質量通訊的基礎構建模組，如用於語音和視訊聊天應用程式的網路，音訊和視訊元件。
用Cristiano的話來說就是“一種可以通過瀏覽器呼叫麥克風，音訊和攝像頭的方法”。
Cristiano使用WebRTC、Canvas、微軟Cognitive Services以及微軟的Emotion API來建立了一個原型工具，該工具可以通過網路攝像頭在瀏覽器中通過面部表情來檢測情緒。
探索
為了幫助檢測面部表情是快樂還是悲傷，Cristiano 建立了一個網格，通過網路攝像頭對映不同的臉部點。當使用者移動他們面部時，點和網格也隨之移動。然後將這些資訊傳送到Microsoft的Emotion資料庫，然後該資料庫就能檢測某人的表情是什麼，悲傷的還是開心的。
Cristiano嘗試了一些不同的庫來在臉上繪製出關鍵點。他最終選擇了Beyond Reality Face（BRFv4），因為它在客戶端執行，所以不依賴於伺服器，並且可以在他的瀏覽器中輕鬆地工作。BRFv4會檢測你的面部，然後對映關鍵點和網格，並且在你的臉上反饋上很多小點。BRFv4可以檢測人臉上的68個關鍵點。很酷對吧。
你可以點選下列連結來檢視不同的庫。
雖然BRFv4能夠勝任大部分困難的工作，但是Cristiano想要更進一步，想要定製網格和關鍵點來更好的控制它。
為此，Cristiano使用了Canvas，一個可以允許他定製選擇的網格和關鍵點的一種HTML5元素。這樣他就能夠輕鬆地改變顏色，移除線條，甚至用其他幾何形狀來替代小點。Canvas給了Cristiano更多的選擇。
檢測面部表情的最後一步是利用微軟的Emotion API。這是一個超級大的資料庫，裡面充滿了“情緒資料”，一旦視訊幀被髮送給它，它就會給出響應。Cristiano能夠將每個視訊幀作為“Base64”影象傳送給API，並返回什麼面部表情。Cristiano也研究了Affectiva的API，他認為它比微軟的API更好，因為它可以提供更詳細的資訊。但是由於瀏覽器支援原因而受到了限制，不適合在這個專案裡使用。
挑戰和限制
-
Cristiano也遇到了一些主要圍繞裝置和瀏覽器支援問題的挑戰和限制。根據Cristiano所說，主要的限制是：
-
跨瀏覽器支援：並不是所有的瀏覽器版本都支援WebRTC，比如低於11.0版本的Safari就不支援。
-
裝置支援：某些裝置在支援WebRTC時不時完全可靠。例如iPhone 6有時就會卡住或者顯示空白的背景。
-
API的資料負載：每次向Microsoft的API傳送視訊幀都會傳送很多資料，所以你必須限制傳送的幀數。
-
需要HTTPS連線：如果你想要一個可以共享的原型，那麼你就需要設定一個https連線，單數如果是在本地主機行，那麼大多數的瀏覽器都會允許進行共享。