利用trackingjs+WebSocket+百度AI：实战人脸签到系统

本文将详细介绍如何利用TrackingJS、WebSocket和百度人脸识别API实现一个高端的人脸签到系统。首先，我们构建一个基于JavaWeb的应用，通过扫描二维码完成签到，但为了提升用户体验，决定采用人脸识别技术。整个过程包括以下几个关键步骤： 1. **实时视频监控与前端处理**： 使用TrackingJS库在网页上集成电脑摄像头，实现实时人脸检测。当检测到人脸时，捕获到的画面会被转换为Base64编码，这是为了让数据能够通过较小的网络传输。 2. **WebSocket通信**： 前端与服务器之间通过WebSocket进行双向通信，实时传递人脸信息。然而，由于WebSocket传输数据大小有限（通常限制为8KB），原计划通过它传输图片可能会遇到问题。 3. **人脸识别API调用**： 当检测到的人脸信息通过WebSocket发送到后端后，后端调用百度的人脸识别API。在百度云平台上，需要预先创建并管理人脸库，以便比对识别出的目标人员。 4. **人脸匹配与签到**： 后端API会根据发送过来的人脸信息，在已有的人脸库中找到最相似的匹配，记录该人员信息，并更新签到表。然后，将用户的姓名和照片等信息返回给前端，以便于显示在大屏幕上。 5. **解决方案调整**： 实际操作中，由于WebSocket的数据传输限制，决定使用Ajax而非WebSocket直接发送图片。这样可以绕过传输大小限制，将图片数据分批发送到服务器。 6. **代码示例**： 文档提供了拍摄页面（trackingjs.jsp）的部分代码片段，展示了如何引入必要的JavaScript库，设置页面样式，并使用TrackingJS进行人脸检测。 总结来说，这篇文章提供了一个从基础二维码签到到高级人脸识别签到的实战教程，涵盖了前端实时监控、数据传输优化和后端API集成的关键技术。对于想要在项目中应用类似功能的开发者，这是一份具有实用价值的参考资料。