基于HTML5+tracking.js实现刷脸支付功能

实现刷脸支付功能需要使用到HTML5和tracking.js两个技术。下面是具体的实现流程：

实现刷脸支付功能需要使用到HTML5和tracking.js两个技术。下面是具体的实现流程：

步骤一：准备工作

1. 首先要安装tracking.js，可以使用npm或者直接在网页中引用tracking.min.js文件。

2. 接下来需要用到摄像头，所以需要先获取用户的摄像头权限。在HTML5中，可以使用navigator.mediaDevices.getUserMedia来访问摄像头。示例代码如下：

navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
  .then(function(stream) {
    // 在这里进行摄像头相关的处理
    // ...
  })
  .catch(function(err) {
    console.log(err);
  });

步骤二：识别人脸

1. 在获取到摄像头权限之后，可以通过tracking.js的API来识别人脸。首先需要定义一个视频元素和一个canvas元素：

<video id="myvideo" width="640" height="480" autoplay></video>
<canvas id="mycanvas" width="640" height="480"></canvas>

1. 接下来在Javascript代码中，使用tracking.js的代码来识别人脸并在canvas中绘制矩形框：

var video = document.getElementById('myvideo');
var canvas = document.getElementById('mycanvas');
var context = canvas.getContext('2d');

var tracker = new tracking.ObjectTracker('face');
tracker.setInitialScale(4);
tracker.setStepSize(2);
tracker.setEdgesDensity(0.1);
tracker.on('track', function(event) {
  context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  event.data.forEach(function(rect) {
    context.strokeStyle = '#FF0000';
    context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
  });
});

tracking.track('#myvideo', tracker, { camera: true });

这段代码中，首先通过getElementById获取视频元素和canvas元素。然后创建一个tracker对象，使用ObjectTracker类型，并设置一些参数，例如缩放尺度、步长、边缘密度等。然后在track事件中，遍历检测到的人脸列表，使用canvas的API在矩形框中绘制人脸边界。

步骤三：对比人脸

1. 在识别到人脸之后，需要将检测到的人脸与已有的数据进行对比，以确定是否为已注册的用户。通常情况下，这需要使用人脸识别的API，例如百度人脸识别、Face++等。

2. 这里以百度人脸识别API为例，首先需要在百度AI平台上创建应用，并获取API Key和Secret Key。然后使用Javascript代码调用API：

$.ajax({
  url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search',
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  data: {
    image_type: 'BASE64',
    image: base64Image,
    group_id_list: 'your_group_id',
    max_user_num: 1,
    quality_control: 'LOW',
    liveness_control: 'NONE'
  },
  dataType: 'json',
  success: function(data) {
    // 在这里进行人脸对比相关的处理
    // ...
  }
});

这段代码中，首先使用jQuery的ajax方法发送POST请求，并将图片的base64编码、组id等参数作为数据。成功回调函数中，可以处理返回结果进行人脸对比。

示例说明

• 示例一：人脸识别

假设有一张图片，需要进行人脸识别，判断该人是否在已注册用户列表中。这可以通过以下代码实现：

$.ajax({
  url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search',
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  data: {
    image_type: 'BASE64',
    image: base64Image,
    group_id_list: 'your_group_id',
    max_user_num: 1,
    quality_control: 'LOW',
    liveness_control: 'NONE'
  },
  dataType: 'json',
  success: function(data) {
    if (data.error_code == 0 && data.result.user_list.length > 0) {
      // 用户已注册，可以进行刷脸支付
    } else {
      // 用户未注册，需要提示用户先进行注册
    }
  }
});

这段代码中，首先发送POST请求到百度人脸识别API，并将图片的base64编码等参数发送。成功回调函数中，判断是否有用户信息返回，如果有，则说明用户已注册，可以进行刷脸支付；否则需要提示用户进行注册。

• 示例二：绘制矩形框

假设需要在检测到的人脸上绘制矩形框，可以使用下面的代码：

var video = document.getElementById('myvideo');
var canvas = document.getElementById('mycanvas');
var context = canvas.getContext('2d');

var tracker = new tracking.ObjectTracker('face');
tracker.setInitialScale(4);
tracker.setStepSize(2);
tracker.setEdgesDensity(0.1);
tracker.on('track', function(event) {
  context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  event.data.forEach(function(rect) {
    context.strokeStyle = '#FF0000';
    context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
  });
});

tracking.track('#myvideo', tracker, { camera: true });

这段代码同样是使用tracking.js进行人脸检测，并在识别到的人脸中绘制矩形框。在event.data.forEach中使用canvas的API来绘制矩形。