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1.什么是 face-api.jsJavaScript API for face detection and face recognition in the browser and nodejs with tensorflow.js
face-api.js 是在 tensorflow.js 核心（tensorflow/tfjs-core）之上实现的浏览器和 nodejs 的 JavaScript 人脸识别 API。
目前 face-api.js 在 Github 通过 MIT 协议开源，有超过 16.1k 的 star、3.6k 的 fork、8.7k 的项目依赖量、是一个妥妥的前端优质开源项目。
2.如何使用 face-api.js开发者可以通过 Polyfill 一些浏览器细节，例如： HTMLImageElement、HTMLCanvasElement 和 ImageData 等在 Nodejs 环境中使用等效的 API，最简单的方法是安装 node-canvas 包。
或者，可以简单地从图像数据构造自己的张量，并将张量作为输入传递给 API。此外，强烈推荐安装 @tensorflow/tfjs-node（不是必需的，但强烈推荐），其通过编译和绑定到本机 Tensorflow C++ 库来大大加快速度：
// 将 NodeJS 绑定导入到本机 Tensorflow，// 不是必需的，但会大大加快速度（需要 python）import '@tensorflow/tfjs-node';// 实现 HTMLCanvasElement、HTMLImageElement、ImageData 的 Nodejs 包装器import * as canvas from 'canvas';import * as faceapi from 'face-api.js';// patch nodejs 环境, 提供 HTMLCanvasElement and HTMLImageElement 实现const {Canvas, Image, ImageData} = canvasfaceapi.env.monkeyPatch({Canvas, Image, ImageData})如果要加载模型可以通过下面的方法：
await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromDisk('./models')// 从磁盘加载await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromWeightMap(weightMap)// 从 tf.NamedTensorMap 加载模型const net = new faceapi.SsdMobilenetv1()await net.loadFromUri('/models')// 创建自己的神经网络实例net.load(await faceapi.fetchNetWeights('/models/face_detection_model.weights'))// 将权重作为 Float32Array 加载（如果想使用未压缩的模型）加载模型后，可以通过下面的方法来识别人脸：
const detections = await faceapi.detectAllFaces(input)// 检测图像中的所有面部const detection = await faceapi.detectSingleFace(input)// 检测图像中置信度得分最高的人脸const detections1 = await faceapi.detectAllFaces(input, new faceapi.SsdMobilenetv1Options())const detections2 = await faceapi.detectAllFaces(input, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions())// DetectAllFaces 和 detectorSingleFace 使用 SSD Mobilenet V1 人脸检测器// 开发者还可以通过传递相应的选项对象来指定面部检测器人脸检测后还可以进一步预测每个检测到的人脸的面部标志，如下所示：
const detectionsWithLandmarks = await faceapi.detectAllFaces(input).withFaceLandmarks()以上代码检测图像中的所有面部 + 为每个检测到的面部计算 68 点面部标志。如果只需要监测单张脸，可以通过下面的代码完成：
const detectionWithLandmarks = await faceapi.detectSingleFace(input).withFaceLandmarks()开发者还可以调整模型，比如：使用微型模型而不是默认模型：
const useTinyModel = trueconst detectionsWithLandmarks = await faceapi.detectAllFaces(input).withFaceLandmarks(useTinyModel)更多关于 face-api.js 的高级用法和示例可以参考文末资料，本文不再过多展开。
参考资料https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/
https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=CVClHLwv-4I
