/athena

graduate_project----face_recognition

Primary LanguageJavaScript

graduate proj

视频

两种方式,前端video渲染,后端通过opencv image渲染

后端渲染的好处,可以对video进行实时处理,可以实时人脸识别 缺点: 视频响应一直处于Hang的状态,无法同时处理其他请求

拍照

前端拍照: 通过canvas来拍照,将照片传到server端 缺点,要发请求 通过后端opencv调用摄像头拍照。

已经完成技术栈

  • 拍照
  • 更新图片后返回到前端。。通过配置media-path 或者通过flask_media来组织

未完成

实时人脸识别 opencv

识别流程

  1. face 登录: 注册的时候拍一张照片,然后上传的本地文件夹下,以后登录的时候可以直接登录。
  2. 人脸信息检索:上传照片或者是拍照,在数据库进行搜索姓名,将姓名等因素返回 流程: 拍照--->上传照片--->进行照片处理----->返回到客户端 照片处理这个过程可能需要等待下。