一、effet.js 项目架构全景

effet.js 的项目结构遵循”功能域垂直分层”原则，将人脸识别、人员管理、打卡系统及睡眠检测四大功能模块解耦为独立子系统，同时通过公共组件库实现技术复用。项目目录结构采用 modules/{feature}/[core|api|ui|utils] 的四层架构：

src/
├── modules/
│   ├── face-recognition/  # 人脸识别模块
│   │   ├── core/          # 核心算法实现
│   │   ├── api/           # 对外服务接口
│   │   └── utils/         # 工具函数集
│   ├── employee-mgmt/    # 人员管理模块
│   │   ├── models/        # 数据模型定义
│   │   └── services/      # 业务逻辑处理
│   ├── attendance/        # 打卡系统模块
│   │   ├── strategies/    # 打卡策略实现
│   │   └── middlewares/   # 中间件处理
│   └── sleep-monitor/     # 睡眠检测模块
│       ├── analyzers/    # 数据分析器
│       └── reporters/     # 报告生成器
└── shared/                # 公共组件库
    ├── camera/            # 摄像头控制组件
    ├── storage/           # 数据持久化组件
    └── network/           # 网络通信组件

这种架构设计带来三大优势：1) 功能模块独立开发部署 2) 核心算法与业务逻辑解耦 3) 公共组件统一维护升级。以人脸识别模块升级为例，仅需修改 face-recognition/core 目录下的算法实现，无需改动其他模块代码。

二、人脸识别模块核心实现

1. 算法选型与优化

effet.js 采用 MTCNN + FaceNet 的混合架构：

• MTCNN（多任务级联卷积网络）：负责人脸检测与关键点定位，通过三级网络（P-Net/R-Net/O-Net）实现从粗到精的检测
• FaceNet（三元组损失网络）：提取128维特征向量，通过欧式距离计算实现人脸验证

关键优化策略包括：

// 动态阈值调整示例
function calculateDynamicThreshold(baseThreshold, envFactor) {
  const lightingAdjustment = envFactor.brightness > 0.8 ? 0.95 : 1.05;
  const angleAdjustment = Math.abs(envFactor.angle) > 15 ? 1.1 : 0.9;
  return baseThreshold * lightingAdjustment * angleAdjustment;
}

2. 实时处理管道

构建了包含5个阶段的处理管道：

1. 帧捕获：通过 MediaStreamTrack 获取摄像头数据
2. 预处理：灰度转换、直方图均衡化、尺寸归一化
3. 检测：MTCNN 进行人脸框检测与关键点定位
4. 对齐：基于5个关键点进行仿射变换
5. 识别：FaceNet 提取特征并与数据库比对

性能优化方面，采用Web Workers实现多线程处理：

// 人脸检测Worker示例
self.onmessage = function(e) {
  const { imageData, config } = e.data;
  const results = mtcnn.detect(imageData, config);
  self.postMessage({ results });
};

三、人员管理与打卡系统实现

1. 员工数据建模

采用TypeScript接口定义数据结构：

interface Employee {
  id: string;
  faceEmbedding: Float32Array; // 128维人脸特征
  department: string;
  schedules: Schedule[];
  sleepProfile?: SleepProfile;
}
interface Schedule {
  type: 'fixed' | 'flexible' | 'shift';
  rules: AttendanceRule[];
}

2. 打卡策略引擎

实现策略模式支持多种打卡规则：

class AttendanceStrategy {
  verify(employee: Employee, timestamp: Date): boolean {
    throw new Error('Abstract method');
  }
}
class FixedScheduleStrategy extends AttendanceStrategy {
  verify(employee, timestamp) {
    const todayRule = employee.schedules[0].rules.find(
      r => r.dayOfWeek === timestamp.getDay()
    );
    const currentTime = timestamp.getHours() * 60 + timestamp.getMinutes();
    return currentTime >= todayRule.startTime && 
           currentTime <= todayRule.endTime;
  }
}

3. 异常处理机制

构建三级异常处理体系：

1. 设备层：摄像头故障自动切换备用设备
2. 算法层：人脸识别失败触发二次验证（密码/短信）
3. 业务层：异常打卡自动生成审批工单

四、睡眠检测模块实现

1. 数据采集与预处理

通过加速度计和陀螺仪数据识别睡眠阶段：

function preprocessSensorData(rawData) {
  // 低通滤波去除高频噪声
  const filtered = rawData.map(d => ({
    x: lowPassFilter(d.x),
    y: lowPassFilter(d.y),
    z: lowPassFilter(d.z)
  }));
  // 计算合成加速度
  return filtered.map(d => 
    Math.sqrt(d.x**2 + d.y**2 + d.z**2)
  );
}

2. 睡眠阶段识别

采用LSTM神经网络进行时序分析：

# 模型架构示例（TensorFlow.js）
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.lstm({
  units: 64,
  inputShape: [windowSize, 1],
  returnSequences: false
}));
model.add(tf.layers.dense({
  units: 4,  // 清醒/浅睡/深睡/REM
  activation: 'softmax'
}));

3. 健康报告生成

构建可配置的报告模板系统：

const reportTemplates = {
  'basic': (data) => `
    总睡眠时间: ${data.totalSleep}分钟
    睡眠效率: ${data.efficiency}%
  `,
  'detailed': (data) => `
    睡眠阶段分布:
    - 清醒: ${data.stages.awake}分钟
    - 浅睡: ${data.stages.light}分钟
    - 深睡: ${data.stages.deep}分钟
    - REM: ${data.stages.rem}分钟
  `
};

五、工程化实践与优化

1. 跨平台适配方案

采用条件编译实现Web/移动端适配：

// 摄像头初始化示例
function initCamera() {
  if (IS_WEB) {
    return navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
  } else if (IS_MOBILE) {
    return ExpoCamera.requestPermissionsAsync()
      .then(() => ExpoCamera.getCameraAsync());
  }
}

2. 性能监控体系

构建包含5个维度的监控指标：

• 算法耗时（人脸检测/特征提取/比对）
• 业务响应时间（打卡/查询）
• 资源占用率（CPU/内存）
• 准确率指标（识别率/误报率）
• 系统稳定性（异常率/恢复时间）

3. 持续集成流程

设计包含8个阶段的CI/CD管道：

1. 代码提交触发
2. 单元测试执行（Jest）
3. 集成测试（Cypress）
4. 性能基准测试
5. 安全扫描（OWASP ZAP）
6. 容器镜像构建
7. 多环境部署（开发/测试/生产）
8. 自动化回滚机制

六、应用场景与扩展建议

1. 典型应用场景

• 智慧办公：无感考勤+会议室人脸门禁
• 健康管理：企业员工睡眠质量监测
• 安防监控：重点区域人脸布控
• 智慧养老：老人夜间活动监测

2. 扩展性设计

预留三大扩展接口：

1. 算法插件接口：支持替换人脸识别算法
2. 设备接入接口：兼容多种生物传感器
3. 数据输出接口：对接企业HR系统/医疗平台

3. 性能优化建议

• 对于1000+员工规模，建议采用：
  • 人脸特征数据库分片存储
  • 打卡请求负载均衡
  • 边缘计算节点部署
• 移动端优化策略：
  • 采用WebAssembly加速算法
  • 实现数据分批上传
  • 启用后台同步机制

effet.js 的项目架构展示了如何通过模块化设计和工程化实践，构建一个支持多场景生物识别应用的完整解决方案。其核心价值在于：1) 提供开箱即用的人脸识别全流程能力 2) 支持复杂考勤规则的灵活配置 3) 实现专业的睡眠质量分析。对于开发者而言，建议从公共组件库入手，逐步掌握核心算法的集成方法，最终实现定制化系统开发。