人脸检测识别技术已经是一个比较成熟且应用广泛的技术。而目前最为广泛的互联网应用语言非JS莫属，在Web前端实现人脸检测识别相比后端的人脸识别有优势也有弱势，优势包括：减少网络交互、实时识别，大大缩短了用户等待时间，提高了用户体验；弱势是：受到模型大小限制，其准确率也有限。

如何在web端使用js实现人脸检测呢？

为了实现Web端人脸识别，需要熟悉相关的编程语言和技术，如JavaScript、HTML、CSS、WebRTC等，同时还需要掌握相关的计算机视觉和人工智能技术。值得注意的是，由于Web端的计算资源和网络环境相对较为有限，因此可能需要针对应用场景对算法进行优化，以提高人脸识别的速度和准确率。

本文推荐几个基于js的最佳人脸检测识别项目，用于学习借鉴。

这是一个在tensorflow.js上实现的强大的开源JavaScript人脸识别库，可以用于浏览器以及Node.js环境。使用MIT开源许可。

主要功能包括：

（1）人脸识别

（2）特征点检测（68个面部标志点）

（3）表情识别

（4）性别、年龄预测

根据官方统计，Face-API在各类人脸数据库测试的平均年龄误差为：4.54；总性别准确率为：95%。

这是一个基于dlib实现人脸检测和人脸识别工具的JS库，提供可靠的人脸检测和人脸识别的Node.js API。可以在Windows、macOS和Linux上运行。主要功能包括：

faceID.js通过将面部特征与用户相关联匹配，从而实现基于Web的身份验证系统。其核心技术是face-api.js。

本地运行非常简单，不需要NPM，只需要获取源代码，使用浏览器打开index.html即可。