基于Node.js 的低代码人脸识别系统的设计与实现

摘要：在实现人脸识别的过程中，传统的方法通常需要使用机器学习算法和深度学习神经网络模型，这令编写人脸识别程序的难度增大。为了降低编程难度，本文基于低代码平台与腾讯云神图人脸识别服务，提出了简单易用的方案，让非专业开发者也能快速构建人脸识别系统。通过腾讯云神图人脸识别服务，实现快速人脸检测与人脸比对，提高准确率与鲁棒性。

关键词：人脸识别；低代码；腾讯云神图；人脸检测；人脸比对

中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）28-0014-04

0 引言

人脸识别技术作为一种高效且准确的身份验证方法，已广泛应用于各个领域。银行、机场、边境检查站等场所采用人脸识别技术，可大幅度提高管理的安全性。在商业领域，人脸识别技术同样能够优化企业效率，如自助结账、门禁控制和员工考勤等环节。此外，人脸识别技术在医疗保健、社交网络和电子商务等领域的应用，为用户带来了更加智能化的服务。腾讯云神图作为人脸识别技术的领军产品，以其卓越的准确性和稳定性，赢得了业界的广泛认可。

低代码平台是在企业需要更快速地开发应用程序、缩短上线时间并减少开发成本的情况下诞生的。低代码平台的设计目的是让开发者在不需要大量编码的情况下，利用可视化拖放界面和预先定义的组件来构建应用程序。这种方法可以大大提高开发效率，它令非专业开发者也能够轻松创建复杂的应用程序，从而降低了开发门槛和学习曲线。将复杂的机器学习和深度学习知识与低代码技术相结合，有助于让缺乏机器学习算法经验的人员快速开发出高质量的人脸识别系统。

1 基本概念

1.1 低代码开发平台[1]

低代码（Low-Code） 一词最早在 2014 年被提出，指通过图形用户界面和配置，来代替传统的手工编码计算机程序来创建应用程序软件的平台。低代码开发平台提供一个所见即所得的页面可视化编辑器，实现零代码/低代码生成页面，可以快速搭建可视化页面生产平台，让非技术人员可以通过拖拽和配置，自助生成H5页面、PC页面、TV页面，大大降低软件开发生产成本。

1.2 腾讯云神图人脸识别[2]

腾讯云神图人脸识别基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于在线娱乐、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。

2 人脸识别系统

2.1 系统架构设计

该系统通过前端部署的人脸抓拍摄像机将实时采集的人脸数据通过专用网络上传到人脸识别服务器，采用腾讯云神图人脸识别服务来进行比对分析。在人脸识别API中，使用了一系列复杂的算法和技术来进行人脸检测和特征提取。当出现人脸与人脸库数据不匹配的情况，会通过邮件、短信等方式进行警报或告警，最后生成数据分析与比对报告。图1是该系统业务整体架构图。

2.2 系统业务流程

通过摄像头拍照，使用人脸检测算法检测图像中是否存在人脸。如果图像中存在人脸，则根据返回的面部轮廓边界框的坐标、眼睛、鼻子等关键点的位置判断是否需要预处理。如果抓拍到的是人的侧脸，可能会因为光照、遮挡、姿态等因素的影响，从而导致人脸图像的面部区域发生了变形或偏移。这时需要进行旋转图片、缩放图片、人脸对齐、人脸裁剪等预处理操作，以便后续能够更加准确地进行特征提取。将提取出的人脸特征向量与已有的人脸库中的面孔特征向量进行比对，计算图像的特征向量和人脸库中的特征向量之间的相似度。如果相似度高于设定的阈值，系统会判断这些人脸图像为同一人，匹配成功。如果匹配成功，记录相关信息；如果匹配失败，则可以选择发出告警信号，并记录相关信息，最后生成数据分析报告。图2展示了该系统业务的整个流程。