基于springboot+vue 实现网页版人脸登录人脸识别

时间: 2023-06-06 10:02:03 浏览: 95
人脸识别技术在今天的社会中发挥了重要的作用,而基于Spring Boot和Vue的人脸登录人脸识别网页版,则更加便利了人们的使用体验。 将Spring Boot和Vue框架整合在一起,可以快速构建Web应用程序。前端Vue实现了设计和呈现页面效果,后端Spring Boot通过提供Restful API提供服务。在这种结构下,利用适当的技术和人工智能应用程序,可以实现安全和快速的人脸识别。 人脸登录人脸识别网页版涉及到人脸特征提取、图像预处理、图像分类和图像识别等许多技术。在前端Vue中,可以通过HTML5的摄像头API获取用户的人脸图像,在后端Spring Boot中,可以使用OpenCV、Dlib等库实现人脸识别的功能。同时,在程序中对于人脸图像进行的预处理要求十分严格,不仅要使人脸图像保持高质量的清晰度,还要确保图像的大小合适,方便后续的处理。 如今,人脸登录人脸识别网页版已经成为许多企业和机构的常用功能之一。基于Spring Boot和Vue实现人脸登录人脸识别网页版,既可以提高工作效率,又能够满足人们对于安全和便捷的需求,是一项非常有前景和实用的技术。
相关问题

springboot+vue+opencv实现人脸识别功能

实现人脸识别功能需要以下步骤: 1. 获取图像数据:可以使用Java提供的图片处理库或者前端调用摄像头获取图像数据。 2. 前端传输图片数据至后端:可以使用Base64将图片数据封装并在请求中传递至后端。 3. 后端使用OpenCV对人脸进行识别:OpenCV提供了模板匹配、Haar特征分类器等算法,通过训练分类器可以对人脸进行识别 4. 将人脸识别结果返回至前端:后端将识别结果封装并通过接口返回至前端。 5. 前端展示识别结果:根据后端返回的数据,前端展示人脸识别结果。 下面是基于SpringBoot、Vue和OpenCV实现人脸识别功能的思路: 1. 搭建SpringBoot项目,引入OpenCV库 2. 前端使用Vue编写界面,在界面中添加摄像头调用功能,将调用得到的图像数据通过Base64编码并发送至后端 3. 后端基于SpringBoot框架接收前端发送的图像数据,并处理图像数据进行人脸识别 4. 识别结果封装至JavaBean中,并通过接口返回至前端 5. 前端根据后端返回的数据展示人脸识别结果 该项目涉及的技术点:SpringBoot、Vue、OpenCV、Base64编码

springboot+vue+mybatis实现人脸识别功能

作为一个AI模型,人脸识别涉及到多个技术领域。在此我们以常规的人脸识别为基础,实现一个简单的基于springboot/vue/mybatis的人脸识别系统。 1、人脸检测和人脸识别的技术选择 我们可以使用开放的Python的人脸识别库(face_recognition),通过Python调用,实现人脸检测和人脸识别。Face_recognition 是使用Dlib进行基于Python的人脸识别的开源项目,仅仅需要几行代码就可以完成一项任务,包括人脸识别,面部比较和面部定位等。 2、技术实现步骤 2.1、环境搭建 开发工具:IntelliJ IDEA 数据库:MySQL 前端技术:Vue.js 后端技术:Spring Boot + MyBatis + Face Recognition Library 2.2、集成Face Recognition Library 通过Python安装Face Recognition Library(face_recognition)库,直接使用Python的Pip命令安装 pip install face_recognition 2.3、指定图片目录 在项目中指定图片目录,将其用于人脸检测和识别,默认将图片存储在本项目路径下的img文件夹中。 2.4、前端设计 使用Vue.js实现前端设计,支持以下功能: - 显示识别结果和置信度 - 支持上传图片,实现人脸识别 - 支持查询人脸信息 2.5、后端设计 使用Spring Boot和MyBatis实现后端功能,包括人脸检测和识别,以及查询人脸信息。 使用Spring Boot实现RESTful API,以处理前端请求和响应。 在MyBatis Mapper文件中定义SQL语句,用于从数据库中检索人脸信息。 2.6、上传图片实现人脸识别 实现上传图片实现人脸识别功能,主要包括以下步骤: - 通过上传功能获取上传图片,并且存储到指定目录下 - 对于新上传的照片进行人脸检测和识别 - 将人脸特征存储到数据库中,用于后续识别和查询 3、总结 我们可以通过Spring Boot和Vue.js对Face Recognition Library(face_recognition)进行集成,实现一个基于人脸识别的系统。同时,我们也应该意识到,在实现基于人脸识别的系统时,我们需要保持对隐私和数据保护的高度警惕性,避免出现不必要的隐私泄露情况。

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由于我是AI语言模型,无法亲自操作代码,只能提供参考思路。 1. 在SpringBoot中使用AipFace SDK AipFace SDK是百度AI提供的人脸识别SDK,可以通过Maven或Gradle将其集成到SpringBoot中。在pom.xml或build.gradle文件中添加以下依赖: Maven: xml <dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <version>4.9.0</version> </dependency> Gradle: gradle compile 'com.baidu.aip:java-sdk:4.9.0' 然后在代码中使用AipFace对象来调用API: java AipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY); 其中APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY是在百度AI开放平台中创建应用时生成的,需要填入相应的值。 2. 在Vue中使用AipFace SDK 在Vue中使用AipFace SDK需要使用百度AI提供的JavaScript SDK,可以通过CDN或下载本地文件集成。在HTML文件中引入: html <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/baiduaip-js-sdk/0.0.1/baiduaip-js-sdk.js"></script> 然后在Vue组件中使用BaiduAip对象来调用API: javascript const client = new BaiduAip.FaceClient(options) 其中options是一个对象,需要包含APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY等信息。 3. 实现人脸识别功能 在SpringBoot中,可以通过以下代码实现人脸识别: java HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>(); options.put("face_field", "age,gender,beauty,expression"); options.put("max_face_num", "1"); options.put("face_type", "LIVE"); String image = "图片base64编码"; JSONObject result = client.detect(image, "BASE64", options); 其中image是图片的base64编码,options包含了需要返回的人脸属性和识别选项。 在Vue中,可以通过以下代码实现人脸识别: javascript const image = "图片base64编码" client.detect(image, "BASE64", { face_field: "age,gender,beauty,expression", max_face_num: 1, face_type: "LIVE" }).then(function(result) { console.log(result) }) 其中image是图片的base64编码,options包含了需要返回的人脸属性和识别选项。在这里使用了Promise来异步获取结果。 注意:在使用AipFace SDK时需要遵守相关法律法规和百度AI开放平台的使用协议。
作为一个AI助手,我可以告诉您,人脸识别系统是由多个组件构成的系统,包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配等模块。在此基础上可以应用到很多领域,如门禁系统、考勤系统、人脸支付等场景。下面是基于springboot vue mybatis框架实现的一个简单案例: 1. 获得人脸 首先需要通过前端或者客户端拍摄或者上传一张照片,并把照片传给后台,后台获得照片后,调用人脸检测算法进行人脸检测,把检测到的人脸位置信息传给下一步。 2. 人脸对齐 由于用户上传的照片可能存在多个人脸或者旋转、缩放等变换,因此需要进行人脸对齐,把所有人脸对齐到一个一致的大小和角度。 3. 特征提取 经过人脸对齐之后,需要对每个人脸进行特征提取。基于深度学习的人脸识别算法可以把每个人脸映射成一个固定长度的向量,该向量可以比较两个人脸之间的相似度。 4. 特征匹配 获得用户上传的人脸图片和已存储的人脸库之后,使用已存储的人脸向量和用户上传的人脸向量进行匹配,计算相似度,如果相似度超过设定的阈值,就认为是同一个人。 5. 数据库操作 最后,如果匹配成功,就需要从数据库中取出对应的信息进行操作,如打卡记录等。在这里可以使用mybatis对数据库进行操作。 综上所述,通过springboot vue mybatis框架的支持,我们可以快速搭建一个人脸识别系统,并应用到实际场景中。
抱歉,我无法为您提供代码解决方案,因为我是一个语言模型AI,没有编写、运行代码的能力。但是,我可以给您提供一些参考,希望能对您有所帮助。 运用OpenCV实现人脸识别需要以下几个步骤: 1. 安装OpenCV库 在Java中使用OpenCV库需要通过Java调用C++的dll文件。要想使用Java调用OpenCV库需要先安装OpenCV库并配置环境变量。 2. 采集人脸信息 使用OpenCV进行人脸采集,通过摄像头进行拍摄和采集人脸信息。 // 加载OpenCV库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 打开摄像头 VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(0); if (!videoCapture.isOpened()) { return "打开摄像头失败!"; } // 循环读取摄像头数据 Mat frame = new Mat(); while (videoCapture.read(frame)) { // 检测人脸 detectFace(frame); // 显示图像 HighGui.imshow("人脸采集", frame); // 等待100毫秒 int key = HighGui.waitKey(100); // 按下ESC键退出 if (key == 27) { break; } } // 关闭摄像头 videoCapture.release(); // 销毁窗口 HighGui.destroyAllWindows(); 其中,detectFace函数是使用OpenCV检测人脸的方法。 3. 人脸识别 使用OpenCV进行人脸识别,识别出人脸信息并和之前采集的人脸信息进行比对。 // 加载OpenCV库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 读取人脸库中的数据 List<Mat> images = readImages(); // 读取测试图片 Mat image = Imgcodecs.imread("test.png"); // 检测人脸 Mat face = detectFace(image); // 转化为灰度图像 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(face, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 图像尺寸缩放 Mat resized = new Mat(); Imgproc.resize(gray, resized, new Size(92, 112)); // 将Mat转化为一维数组 MatVector vector = new MatVector(1); vector.put(0, resized); // 测试图片编码 Mat test = new Mat(); FaceRecognizer.createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, 123).predict(vector, test, -1); // 用人脸库中的数据和测试数据进行比对 for (int i = 0; i < images.size(); i++) { Mat train = new Mat(); FaceRecognizer.createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, 123).predict(vector, train, -1); // 比对结果 int result = OpenCVUtil.compareHist(test, train); if (result == 1) { System.out.println("识别成功!"); break; } } 其中,readImages函数是读取人脸库中的数据的方法,detectFace函数是使用OpenCV检测人脸的方法,compareHist函数是比对人脸数据的方法。 4. 上传人脸数据到数据库 将采集到的人脸信息和人物信息存储到数据库中。使用springboot作为后端框架,通过vue前端界面输入人物信息,并将采集到的人脸信息上传到数据库中。 具体实现方法可以参考:https://blog.csdn.net/sinat_40593751/article/details/108753393 希望这些详解能帮助到您。
作为一个AI语言模型,我可以为您提供一些有关springboot、vue、mybatis和人脸识别相关的知识和建议。 1. SpringBoot是一个基于Spring框架的快速应用程序开发工具,它使开发者可以在没有复杂配置的情况下快速构建Web应用程序。在使用SpringBoot时,您可以使用mybatis框架实现数据访问层(DAO),从而在Java应用程序中访问数据库。 2. Vue是一种JavaScript框架,用于创建用户界面,并与后端API进行交互。Vue在构建单页应用程序(SPA)和响应式Web应用程序方面很有优势。 3. 人脸识别是指关于人脸图像或图像序列,在图像中寻找和识别特定人脸的技术。Java中有许多人脸识别库可以使用,如OpenCV、FacePlus等。 使用SpringBoot、Vue和Mybatis实现人脸识别可以有多种方法: 1. 使用Java的OpenCV库进行人脸检测和识别。在后端使用SpringBoot和Mybatis实现数据访问和业务逻辑,在前端使用Vue实现用户界面,并调用后端API实现人脸检测及识别。 2. 使用第三方的人脸识别API服务,如FacePlus或阿里云人脸识别服务。通过在SpringBoot中调用API实现人脸识别,再将识别结果展示给Vue前端。 需要注意的是,在人脸识别过程中涉及到用户隐私问题,需要合法、规范、保密地处理用户数据。同时,在数据传递和存储过程中,应采取合适的安全措施,以保护用户数据的安全和机密性。

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