用vue写一个手机人脸识别功能

抱歉，作为AI语言模型，我没有实际的编程能力，但我可以提供一些思路和参考代码：

1. 首先需要引入FaceAPI.js，它是一个开源的JavaScript库，可以用于人脸检测和识别。

2. 在Vue组件中，使用FaceAPI.js进行人脸检测和识别。可以在mounted()钩子函数中初始化FaceAPI.js，并在template中添加一个video元素用于获取摄像头视频流。

<template>
  <div>
    <video ref="video" autoplay></video>
    <canvas ref="canvas"></canvas>
  </div>
</template>

<script>
import * as faceapi from 'face-api.js';

export default {
  mounted() {
    // 初始化 FaceAPI.js
    Promise.all([
      faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models'),
      faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models'),
      faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models'),
      faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models')
    ]).then(() => {
      // 获取 video 元素
      const video = this.$refs.video;
      // 获取 canvas 元素
      const canvas = this.$refs.canvas;
      // 获取 video 流
      navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
        .then((stream) => {
          video.srcObject = stream;
        })
        .catch((err) => {
          console.log(err);
        });

      // 检测人脸
      setInterval(async () => {
        const detections = await faceapi.detectAllFaces(video, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions())
          .withFaceLandmarks()
          .withFaceDescriptors();
        const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, video);
        canvas.getContext('2d').clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
        faceapi.draw.drawDetections(canvas, resizedDetections);
        faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvas, resizedDetections);
        faceapi.draw.drawFaceExpressions(canvas, resizedDetections);
      }, 100);
    });
  }
};
</script>

3. 上述代码中，我们在setInterval()函数中定时检测人脸，并在canvas上绘制检测结果。如果想要进行人脸识别，可以使用FaceAPI.js提供的compareFaces()函数，将当前检测到的人脸与已知的人脸进行比对。

4. 在比对过程中，需要提供已知人脸的照片，可以在组件中添加一个input元素，让用户上传照片。上传照片后，可以使用FaceAPI.js提供的fetchImage()函数获取图片的Blob对象，并使用createImageBitmap()函数将Blob对象转换为ImageBitmap对象。

<template>
  <div>
    <video ref="video" autoplay></video>
    <canvas ref="canvas"></canvas>
    <input type="file" ref="fileInput" @change="onFileChange">
  </div>
</template>

<script>
import * as faceapi from 'face-api.js';

export default {
  data() {
    return {
      knownFaces: []
    };
  },
  mounted() {
    // ...
  },
  methods: {
    async onFileChange() {
      const file = this.$refs.fileInput.files[0];
      const img = await faceapi.fetchImage(URL.createObjectURL(file));
      const canvas = document.createElement('canvas');
      canvas.width = img.width;
      canvas.height = img.height;
      canvas.getContext('2d').drawImage(img, 0, 0);
      const faceDescriptor = await faceapi.detectSingleFace(canvas).withFaceDescriptor();
      this.knownFaces.push(faceDescriptor.descriptor);
    }
  }
};
</script>

5. 接下来，在setInterval()函数中使用compareFaces()函数进行人脸比对。在比对过程中，需要对当前检测到的人脸进行特征提取，并将提取到的特征与已知人脸的特征进行比对。如果相似度高于设定的阈值，就认为是同一个人。

setInterval(async () => {
  const detections = await faceapi.detectAllFaces(video, new faceapi.TinyFaceDetectorOptions())
    .withFaceLandmarks()
    .withFaceDescriptors();
  const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, video);
  canvas.getContext('2d').clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  faceapi.draw.drawDetections(canvas, resizedDetections);
  faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvas, resizedDetections);
  faceapi.draw.drawFaceExpressions(canvas, resizedDetections);

  // 比对人脸
  if (this.knownFaces.length > 0) {
    const faceMatcher = new faceapi.FaceMatcher(this.knownFaces);
    resizedDetections.forEach((detection) => {
      const bestMatch = faceMatcher.findBestMatch(detection.descriptor);
      if (bestMatch.distance < 0.5) {
        console.log(bestMatch.toString());
      }
    });
  }
}, 100);

6. 最后，可以在控制台输出识别结果。如果想要在页面上展示结果，可以在template中添加一个div元素，并将识别结果显示在该元素中。

参考链接：https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/blob/master/examples/faceRecognition.html