CameraBio Web
Este projeto visa facilitar a implementação do frame de captura biométrica via JavaScript nativo através de algoritimos de visão computacional. Ajudando desta forma no melhor enquadramento para captura e otimizando as imagens antes de serem enviadas ao motor de biometria.
Começando
Estas instruções farão com que você consiga implementar a câmera com engenharia biométrica pré-existente e obter/manipular os dados de retorno.
Esta biblioteca utiliza os recursos nativos do HTML 5 e funciona apenas em browsers modernos.
Compatibilidade
- A partir do iOS 11.0 e Android 5.0.
- Para a versão web, oferecemos suporte nativamente em navegadores modernos (Google Chrome, Firefox, Opera, Edge) e mobile Safari para iOS e Google Chrome para Android.
- Browsers com suporte a WebRTC.
Observação: Nosso algoritimo de visão computacional detecta em tempo real as caracteriscticas do devie o qual está sendo executado e coleta informacoes de memória e processamento afim de detectar a compatibidade adequada a ferramenta. Em casos de NÃO COMPATIBILIDADE identificada pelo algoritimo, a ferramenta irá retornar para o frame antigo, exibindo a silhueta do rosto.
Características
- Exibe um quadro azul ou vermelho, orientando o usuário a posicionar melhor o rosto para a captura da foto. Caso o browser do dispositivo não possua suporte (como descrito na sessão de compatibilidade), exibimos uma silhueta do rosto para indicar onde a pessoa deve posicionar a face durante a captura.
- Permite utilizar a câmera frontal de dispositivos móveis.
Instalando
A instalação e implementação de nossa ferramente em seu projeto é muito simples e em poucos passos o seu frame estará pronto para ser utilizado. Segue abaixo:
- Adicione o nosso projeto a sua maquina através de um Git clone ou download do mesmo.
- Escolha uma das versões que deseja implementar.
- web: para landscape e indicado para e dashboards.
- mob: para frame adaptado a dispositivos móveis.
- Forneça um caminho de pasta para o carregamento de nossos arquivos de modelos. Para isto, abra o arquivo frame.js e procure pela linha:
faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('{SEU_CAMINHO_DE_PASTAS_AQUI}/mob/models'),
altere de acordo com a necessidade. Geralmente já funciona da forma padrão:
faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('../mob/models'),
Pronto! O seu projeto já está pronto para o uso de nossa ferramenta.
Manuseio
Para manipular o base64 da imagem capturada, adicione ao seu arquivo os métodos e aponte desta forma:
onSuccessCaptureAtFrame = onSuccessCapture;
function onSuccessCapture(base64) {
console.log(base64);
}
function onFailedCapture(err) {
console.log(err);
}
- Deixamos exemplificados a implementação no arquivo index.html
DEMO - Dispositivo móvel
DEMO - WebCam
Construido com
- face-api.js - Framework de análise bimétrica.
Versionamento
Nós usamos Github para versionar. Para as versões disponíveis, veja as tags do repositório.
Autores
- Matheus Domingos - Engenheiro Mobile - GitHub
Veja também nossa lista de contribuidores que participaram deste projeto.
Licença
Este proje é licenciado pela MIT License - veja LICENSE.md o arquivo para detalhes