2FAce-verification

Predmetni projekat iz predmeta Osnovi računarske inteligencije (ORI) - 2FA sistem zasnovan na neuronskim mrežama za detekciju i verifikaciju lica.

Članovi tima

• Marko Njegomir
• Dušan Erdeljan

Sadržaj

• Poster
• Izgled aplikacije
• Pokretanje projekta
  • Preduslovi
  • Pokretanje
    • Frontend
    • Eureka server
    • Bekend
    • Servis(i) za verifikaciju lica
    • Tensorboard

Poster

Ilustracija 1 - Poster projekta.

Izgled aplikacije

Ilustracija 2 - Stranica za prijavljivanje.

Ilustracija 3 - Stranica za registraciju.

Pokretanje projekta

Preduslovi

Za pokretanje projekta potrebno je instalirati Pg Admin (https://www.pgadmin.org/) i MongoDB Server (https://www.mongodb.com/try/download/community). Zatim je potrebno napraviti Postgre bazu sa nazivom 2FAce. Python verzija na kojoj je projekat testiran je 3.8.

Pokretanje

Potrebno je pokrenuti sve projektu u navedenom redosledu (bitno je pokrenuti eureka server pre bekend aplikacije i servisa za verifikaciju lica).

Frontend

Iz 2face-frontend foldera potrebno je pokrenuti komandu npm ci (samo pre prvog pokretanja), a zatim pokrenuti komandu npm run serve. Frontend aplikacija će biti startovana na adresi http://localhost:8080/.

Eureka server

Eureka server je moguće pokrenuti iz nekog razvojnog okruženja ili pokretanjem komande .\mvnw spring-boot:run iz foldera eureka-server. Ovim je eureka server pokrenut i registrovani servisi se mogu videti na adresi http://localhost:8761/.

Bekend

Bekend aplikaciju je moguće pokrenuti iz nekog razvojnog okruženja ili pokretanjem komande .\mvnw spring-boot:run iz foldera 2face-backend.

Servis za verifikaciju lica

Pre pokretanja servisa za verifikaciju lica potrebno je instalirati sve biblioteke iz fajla face-verification-service/requirements.txt. Poželjno je pre instalacije podesiti virtuelno okruženje. Servise za verifikaciju lica je moguće pokrenuti iz nekog razvojnog okruženja, čime će im biti dodeljen podrazumevani port 8181. Dodatno, servise je moguće pokrenuti pokretanjem komande python ./flask_verification_service.py --port <PORT> iz foldera face-verification-service/src. Ovim će servis biti pokrenut na prosleđenom portu.

Tensorboard

Za pokretanje tensorboard aplikacije koja prikazuje rezultate prikupljene prilikom treniranja modela za verifikaciju potrebno je pozicionirati se u folder face-verification-service/src i pokrenuti komandu tensorboard --logdir logs/fit. Tensorboard je nakon toga moguće koristiti na adresi http://localhost:6006/.