基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）
背景
随着人工智能技术的迅猛发展，生物识别技术的迅猛发展，人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用，也逐渐进入日常生活场景。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，能够通过分析人脸图像中的特征点，实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术，系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸，实现身份验证和信息检索。这一技术的应用，不仅提高了安全性，还提升了用户体验。
因此，开发一款高效、易用的人脸识别系统具有重要的现实意义。
功能
该项目的主要功能包括：
人脸库管理：提供对人脸信息的增删改查功能，方便维护大规模人脸数据集。 实时人脸识别：通过对摄像头或上传图片进行人脸识别，快速比对数据库中的人脸信息。 数据存储和管理：使用阿里云对象存储技术保障数据安全，支持大规模数据的可靠存储。 插件化和微服务支持：项目采用分模块结构，允许灵活的功能扩展与独立部署。
技术架构
本项目基于以下技术架构： 本项目由多种技术组件构成，形成一个高效、可扩展的系统：
虹软人脸识别引擎 (ArcSoft ArcFace)：提供强大的人脸检测与识别功能。 阿里云对象存储：用于存储人脸数据及相关信息，保障数据的安全性和持久性。 Spring Boot：后端框架，用于快速构建和管理微服务。 MySQL：关系型数据库，负责存储结构化数据。 Vue.js：主流前端框架，为用户提供直观的操作界面。
架构图
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| 前端 (Vue.js) | | 后端 (Spring Boot) |
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| face-web | | face_corn |
| (人脸库管理) | | (人脸识别核心) |
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| face-get | | face_warehouse |
| (前台识别) | | (人脸库管理) |
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| 阿里云对象存储 | | MySQL |
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实施步骤
1. 前期准备
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注册虹软SDK：访问虹软官方网站，注册账号并获取APP ID和SDK Key，以便于后续调用人脸识别服务。
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注册阿里云对象存储：创建阿里云账号，开通对象存储服务，并创建一个Bucket用于存储人脸图像。
2. 前端配置与部署
前端项目分为两个部分：
2.1 face-web（人脸库管理后台）
- 进入项目目录，安装依赖：
npm install - 启动项目：
npm run dev
2.2 face-get（调用人脸识别的前台）
- 进入项目目录，安装依赖：
npm install - 启动项目：
npm run serve
3. 后端配置
后端项目分为四个模块：
3.1 common（公共类）
无需修改，直接使用。
3.2 eurake（微服务模块）
无需修改，直接使用。
3.3 face_corn（人脸识别核心模块）
-
配置Redis：
redis: host: localhost port: 6379 -
配置数据源（MySQL）：
datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database username: your_username password: your_password -
配置虹软引擎：
face: engine_path: /path/to/arcsoft/engine appid: your_appid sdkkey: your_sdkkey
3.4 face_warehouse（人脸库管理模块）
- 配置数据源（MySQL）：
datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database username: your_username password: your_password
4. 项目启动
在完成上述配置后，启动Spring Boot项目，确保所有模块正常运行。此时，前端和后端均已部署完成，可以通过前端界面进行人脸库管理和人脸识别操作。
结论
基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目，结合虹软ArcSoft_ArcFace和阿里云对象存储，构建了一个高效、安全的人脸识别系统。通过模块化的设计，系统具备良好的扩展性和维护性，能够满足不同场景下的人脸识别需求。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，人脸识别技术将会发挥越来越重要的作用。