利用trackingjs、Websocket与百度API构建人脸签到系统

在本文中，我们将探讨如何使用TrackingJS、WebSocket以及百度人脸识别API来实现一个高大上的人脸签到系统。原始项目基础是Java Web应用，通过扫描二维码完成签到，并在大屏幕上展示用户信息。为了提升用户体验，开发人员被要求将签到方式改为基于人脸识别。 首先，技术栈包括JavaScript库TrackingJS用于实时监控摄像头，捕捉人脸；WebSocket用于实现实时通信，允许前端和后端保持持续连接。HTML页面（如trackingjs.jsp）集成jQuery、TrackingJS和Face库，提供用户界面和视频处理功能。 在实现过程中，开发者计划的流程是这样的： 1. **前端交互**：用户打开网页，页面上的`<video>`元素由TrackingJS监控，当检测到人脸时，捕获当前画面转换为Base64编码的图片数据。 2. **WebSocket通信**：通过WebSocket将Base64编码的图片数据发送到服务器端，以便后端进行进一步处理。 3. **后端处理**：服务器端接收到图像数据后，利用百度人脸识别API对图像进行比对，搜索预设的人脸库，找到最匹配的人脸并获取其相关信息（如姓名）。 4. **签到记录与反馈**：将匹配到的信息存入签到表，并将结果（姓名和可能的图片）返回给前端。 5. **问题解决**：由于WebSocket的数据限制（最大8KB），原计划的图像传输遇到问题，因此开发者不得不调整策略，将图片通过Ajax请求发送到后端Controller。 然而，在实际操作中，开发者遇到了WebSocket数据大小限制的问题，这导致不能直接传输大图片。于是他们修改了方案，直接通过Ajax将图片数据发送至后端，绕过了这个限制。 下面是关键代码片段： - `trackingjs.jsp`中的JavaScript部分，展示了如何初始化视频流、设置事件监听器以及处理图像捕获： ```javascript $(document).ready(function() { var video = document.getElementById('video'); var canvas = document.getElementById('canvas'); var tracker = new tracking.ObjectTracker('face', { ... // 配置参数 }); tracker.init(video); // 当检测到人脸时 tracker.on('track', function(event) { var imgData = canvas.toDataURL(); // 发送Ajax请求将图片数据发送到后端 $.ajax({ url: 'your-backend-endpoint', type: 'POST', data: { image: imgData }, success: function(response) { // 显示前端反馈 displayResponse(response); }, error: function(error) { console.error('Failed to send image:', error); } }); }); }); ``` - 后端Controller需要处理来自前端的AJAX请求，解码Base64图像，调用百度API进行识别，并返回响应结果。 通过这些技术的结合，开发者成功地实现了人脸识别签到功能，提升了系统的高级感。虽然在实践中遇到了挑战，但通过灵活调整策略，他们找到了解决方案，保证了系统的稳定性和用户体验。