基于Vue和Tracking.js的人脸识别与侦测系统

前端

2024-01-01 16:01:11

JavaScript 人脸识别与侦测系统：利用 Vue 和 Tracking.js 构建

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，人脸识别与侦测技术正在各行各业掀起变革风暴。从安防监控到社交媒体，从医疗保健到电子商务，这项技术正深刻地改变着我们的生活方式。

对于开发者来说，JavaScript 凭借其跨平台、高灵活性以及丰富的开源库优势，成为构建人脸识别和侦测系统的理想选择。本文将深入探讨如何利用 Vue.js 和 Tracking.js 来创建功能齐全的人脸识别与侦测系统。

Vue.js 和 Tracking.js

Vue.js： 一个渐进式前端 JavaScript 框架，以其简洁、灵活和高效而闻名。它将负责应用的整体架构和视图层的设计。
Tracking.js： 一个强大的 JavaScript 计算机视觉库，可轻松实现实时人脸检测和跟踪。它将作为系统的人脸识别和侦测核心引擎。

技术架构

我们的系统采用以下技术架构：

Vue.js 技术栈： 负责应用的整体结构、视图层设计、状态管理和数据流。
Tracking.js 技术栈： 处理核心的人脸识别和侦测任务。

关键代码

人脸侦测组件

import { ref } from 'vue'

export default {
  template: `<div><video ref="video" @play="onPlay"></video><canvas ref="canvas" width="640" height="480"></canvas></div>`,
  setup() {
    const video = ref(null)
    const canvas = ref(null)
    const tracker = new tracking.FaceTracker()

    tracker.on('track', (event) => {
      const ctx = canvas.value.getContext('2d')
      ctx.clearRect(0, 0, canvas.value.width, canvas.value.height)
      event.data.forEach((rect) => {
        ctx.strokeStyle = '#00ff00'
        ctx.lineWidth = 2
        ctx.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height)
      })
    })

    const onPlay = () => {
      tracking.track(video.value, tracker)
    }

    return {
      video,
      canvas,
      onPlay
    }
  }
}

人脸识别组件

import { ref } from 'vue'
import { describe } from './ml5'

export default {
  template: `<div><video ref="video" @play="onPlay"></video><canvas ref="canvas" width="640" height="480"></canvas><div v-for="face in faces" :key="face.id"><div>{{ face.emotion }}</div><div>{{ face.gender }}</div><div>{{ face.age }}</div></div></div>`,
  setup() {
    const video = ref(null)
    const canvas = ref(null)
    const faces = ref([])

    const onPlay = () => {
      ml5.faceApi('tiny_face_detector', modelLoaded)
    }

    const modelLoaded = () => {
      const faceApi = ml5.faceApi
      faceApi.detect(video.value, (err, result) => {
        if (err) {
          console.error(err)
          return
        }

        faces.value = result.map(face => {
          return {
            id: face.detection.id,
            emotion: face.expressions.primaryEmotion,
            gender: face.gender,
            age: face.age
          }
        })
      })

      requestAnimationFrame(modelLoaded)
    }

    return {
      video,
      canvas,
      faces,
      onPlay
    }
  }
}