基于人脸识别算法的校园自习室预约小程序代码演示
时间: 2024-09-28 14:03:05 浏览: 17
基于人脸识别算法的校园自习室预约小程序通常涉及到前端用户界面交互、后端数据处理以及人脸识别技术的集成。以下是一个简单的概述,假设我们正在使用Python的Flask框架搭建后端,并结合人脸识别库如dlib或face_recognition来进行预约验证:
```python
# 后端(Python + Flask)
from flask import Flask, request, jsonify
import face_recognition
app = Flask(__name__)
@app.route('/register', methods=['POST'])
def register_face():
uploaded_image = request.files['image']
# 将图片转换为numpy数组
image_array = face_recognition.load_image_file(uploaded_image)
# 提取人脸特征并存储
face_encoding = face_recognition.face_encodings(image_array)[0]
# 假设数据库已存在用户信息,这里可以存储用户的唯一ID和脸码
user_id = save_face_encoding(face_encoding)
return jsonify({'user_id': user_id})
@app.route('/预约', methods=['POST'])
def reserve_study_room():
# 验证请求人脸是否属于已注册用户
provided_face_encoding = request.files['current_face'].read()
known_face_encoding = get_known_face_encoding(user_id) # 获取用户的脸部编码
if compare_faces(provided_face_encoding, known_face_encoding):
# 如果匹配成功,分配座位
allocated_seat = allocate_seat()
return jsonify({'seat': allocated_seat})
else:
return jsonify({'error': 'Face not recognized'}), 401
# ...其他辅助函数,比如保存和比较人脸编码等
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
这只是一个简化的示例,实际项目中需要考虑用户体验、安全性(例如密码保护)、错误处理以及与数据库的交互。同时,为了保护隐私,你需要遵守相关的法规,对用户的人脸数据进行安全管理和加密。