今天我们来探讨人脸检测。就像我们现在看到的这个界面一样，通过人脸检测技术，可以识别出用户的眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的轮廓，还可以判断用户的大致年龄和性别。下面，我们将详细介绍如何实现这一功能。

实现人脸检测的代码非常简单。我们需要使用faceAPI点JS库，具体实现代码可以参考这个网址：
https://github.com/faceapi/faceapi.nts.age。在第一个页面中，我们需要先加载模型，将各种模型导入到系统中。模型可以从GitHub上下载，并保存在相应的目录中。加载完成后，我们需要执行人脸检测的方法，获取画布和视频的元素，并进行判断。如果视频不存在，我们需要返回。接下来，我们需要调取电脑摄像头，并设置一个定时器，每100毫秒执行一次检测。同时，我们还需要设置一个参数或ido，以采集音频数据。接下来，我们需要使用face API进行检测。在检测过程中，我们需要设置一个计时器，每100毫秒重绘一次。最后，我们需要获取检测视频中的关键点，包括轮廓、年龄和面部表情等信息。这将返回一个数组，其中包含多个点。我们需要清除画布，因为每100毫秒都会执行检测，并且需要绘制人脸的边框和表情。点击边框或表情，可以获取更多信息，包括年龄和性别等。

由于摄像头可以检测多个用户，因此检测结果将返回一个数组。我们需要根据画布的大小进行检测。接着，我们需要获取检测结果，并根据画布大小进行检测。在这一步中，我们需要绘制人脸的边框和表情。点击边框或表情，可以获取更多信息，包括年龄和性别等。

最后，我们需要将年龄和性别等信息绘制到Facebook上，完成整个人脸检测功能的实现。整个代码量并不大，可以轻松实现人脸识别和检测功能。

通过API，我们可以获取下巴、鼻子、嘴巴、左眼、右眼、左边和右边等关键点。我们可以根据这些点的位置，对嘴巴、眼睛等部位进行处理，例如在戴口罩时进行调整，或者在眼睛上添加特效等。基于这些特征点，可以进行一些处理。

大家可以了解一下faceAPIJS，它有很多实用功能。

另外，可以参考FD的运行过程，同时也有相关示例可供参考。今天的分享就到这里。