# 视频面试洞察

**Repository Path**: tyerp/video-interview-insights

## Basic Information

- **Project Name**: 视频面试洞察
- **Description**: 本地运行的实时人脸情绪演示：浏览器调用摄像头，经 WebSocket 将画面帧送至 FastAPI，由 DeepFace 解析七类情绪（愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶、平静）并返回人脸框；Vue 3 侧以「视频面试洞察」界面呈现——画中叠加检测框与 实施建议 文案，主栏含 实时情绪变化 色带与 七类情绪占比 条，侧栏含 紧张度 / 自信度 双环（由情绪概率在前端加权平滑得到）、紧张度走势 折线
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-10
- **Last Updated**: 2026-04-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 动态人脸识别 · 视频面试洞察

本地运行的实时人脸情绪演示：浏览器调用摄像头，经 **WebSocket** 将画面帧送至 **FastAPI**，由 **DeepFace** 解析七类情绪（愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶、平静）并返回人脸框；**Vue 3** 侧以「视频面试洞察」界面呈现——画中叠加检测框与 **实施建议** 文案，主栏含 **实时情绪变化** 色带与 **七类情绪占比** 条，侧栏含 **紧张度 / 自信度** 双环（由情绪概率在前端加权平滑得到）、**紧张度走势** 折线与 **情绪轮廓** 雷达图。分析结论仅供产品演示与交互参考，不构成任何录用或评价依据。

![界面预览](screen.jpg)

## 环境要求

- Python 3.10+（推荐 3.11/3.12；当前依赖含 TensorFlow，需与本机环境匹配）
- Node.js 18+

## 后端启动

```bash
cd backend
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```

默认提供：

- `GET /health` 健康检查
- `POST /analyze` 上传单张 JPEG 分析
- `WebSocket /ws` 接收 JPEG 二进制流，返回 JSON 情绪结果

若启动时报错缺少 `tf_keras`，依赖里已包含 `tf-keras`；可手动执行：`pip install tf-keras`。

## 前端启动

```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

浏览器打开终端里提示的地址（一般为 `http://127.0.0.1:5173`）。

后端不在本机或端口不同时，可在 `frontend` 目录新建 `.env`：

```env
VITE_WS_URL=ws://127.0.0.1:8000/ws
```

修改后需重新执行 `npm run dev`。

## 生产构建前端

```bash
cd frontend
npm run build
```

静态文件在 `frontend/dist`，可用任意静态服务器托管；需保证页面能通过 **HTTPS 或 localhost** 访问，否则浏览器可能拒绝摄像头。

## 同时使用

1. 先启动后端（端口 8000）
2. 再启动前端（端口 5173）
3. 允许浏览器使用摄像头