一、技术栈

• 前端：HTML5，JavaScript
• 人脸识别：face-api
• 视频流处理：WebRTC getUserMedia API

二、系统架构

1.核心功能

• 实时摄像头视频流获取
• 人脸检测和识别
• 模态框交互界面

2.关键代码

前端结构界面：

<video id="videoElement" autoplay muted playsinline></video>
<canvas id="overlay"></canvas>

视频流获取：

navigator.mediaDevices.getUserMedia({
    video: {
        facingMode: 'user'
    }
})

3.技术要求

① 模型加载

• 使用 face-api 提供的预训练模型
• 支持人脸检测、特征点定位功能

② 实时监测

• 通过 requestAnimationFrame 实现连续检测
• 在 canvas 中实时绘制检测结果

③ 用户体验优化

• 错误体验优化
• 响应式布局设计
• 模态框交互

三、应用场景

1.教育领域

• 在线考试身份验证
• 远程课堂签到
• 学生专注度监测
• 课堂情绪分析

2.安防监控

• 禁系统人脸识别
• 考勤打卡系统
• 访客管理系统
• 异常行为监测

3.医疗健康

• 远程问诊身份确认
• 患者情绪监测
• 康复训练姿势检测
• 老年人跌倒检测

4.金融服务

• 线上开户身份验证
• ATM人脸认证
• 支付安全验证
• 反欺诈识别

5.零售商业

• 客流分析
• VIP客户识别
• 智能导购推荐
• 无人店铺管理

6.智能家居

• 家庭成员识别
• 智能门锁
• 婴儿监护
• 宠物监控

7.娱乐互动

• AR滤镜应用
• 视频会议特效
• 游戏角色表情同步
• 直播互动效果

8.办公管理

• 视频会议签到
• 办公区域访问控制
• 员工考勤系统
• 会议室预订验证

9.公共服务

• 景区游客统计
• 图书馆门禁
• 公交地铁刷脸支付
• 社区出入管理

10.特殊场景

• 疫情防控测温
• 无接触服务
• 人群密度监控
• 特殊人群关爱

四、可持续优化方向

1. 可对接其他平台的人脸库对比
2. 优化检测的性能
3. 添加数据存储和分析功能

五、总结

通过整合现代Web技术和人工智能，实现了一个简单但实用的在线人脸识别解决方案。系统具有良好的可扩展性，为在线教育领域提供了可靠的身份验证方案。

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