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隨著(zhù)人臉識別技術(shù)應用范圍不斷擴展，如何在Windows C#上基于免費SDK實(shí)現人臉識別應用開(kāi)發(fā)，正成為開(kāi)發(fā)者們關(guān)心的話(huà)題之一。 對于該需求，我推薦虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺的ArcFace 3.0，免費、離線(xiàn)且可商用，包含人臉識別、活體檢測、年齡檢測、性別檢測等豐富功能，算法魯棒性強，接入門(mén)檻低，同時(shí)支持Windows、iOS、Android（包含Android10）、Linux，是廣大開(kāi)發(fā)者落地AI應用的利器。 為幫助開(kāi)發(fā)者快速上手，虹軟工程師團隊針對C#開(kāi)發(fā)打磨了一期課程，以技術(shù)解析和專(zhuān)項答疑等形式幫助開(kāi)發(fā)者解決難題。建議有興趣嘗試ArcFace3.0的C#開(kāi)發(fā)者可以提前學(xué)習，在實(shí)際開(kāi)發(fā)中可事半功倍。 本期課程要點(diǎn)如下，對完整課程視頻感興趣的開(kāi)發(fā)者，可以通過(guò)百度搜索“虹軟技術(shù)公開(kāi)課”觀(guān)看。 一、要點(diǎn)一【3分鐘跑通C# demo】 課程基于虹軟人臉識別SDK包中提供的示例代碼，以實(shí)操的形式介紹了如何快速接入使用。接入過(guò)程在課程視頻中有詳細介紹。建議觀(guān)看視頻后自行嘗試配置，即可對虹軟人臉識別技術(shù)有一個(gè)初步的了解。 Demo配置過(guò)程如下： 1. 下載Demo 2. 檢查本地系統環(huán)境是否符合要求： .NET Framework 4.5.1及以上 Microsoft Visual C++ 2013 運行庫 3. 在虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺下載SDK，獲取APPID、SDKKEY 4. 配置運行Demo： a.在A(yíng)pp.config文件中配置APPID、SDKKEY b.將SDK lib文件夾中dll文件拷貝到運行根目錄下 c.如本地.NET Framework的版本高于4.5.1，直接修改項目的目標框架 二、要點(diǎn)二【ArcFace重點(diǎn)接口及參數介紹】 1．引擎初始化接口：ASFInitEngine() 
【說(shuō)明】 引擎初始化接口用于初始化引擎，初始化中的參數設置用于定義引擎的屬性和算法功能組合，與算法能夠呈現出的效果息息相關(guān)。 初始化失敗時(shí)，根據錯誤碼查詢(xún)原因即可。參數設置是開(kāi)發(fā)者最關(guān)心的核心問(wèn)題，也是保障在實(shí)際應用場(chǎng)景中最大化發(fā)揮算法效果的關(guān)鍵。視頻中主要介紹以下幾個(gè)參數在實(shí)際場(chǎng)景下如何應用。 【重要參數說(shuō)明】 detectMode（檢測模式）: ASF_DETECT_MODE_VIDEO video模式：適用于攝像頭預覽，視頻文件識別 ASF_DETECT_MODE_IMAGE image模式：適用于靜態(tài)圖片識別。 detectFaceScaleVal（最小人臉尺寸）：代表人臉尺寸相對于圖片長(cháng)邊的占比，數值越大，能檢測更小的人臉，效值范圍[2,32]，video模式推薦值為16，image模式推薦值32。 combinedMask（算法功能組合）：建議根據具體業(yè)務(wù)合理選擇算法功能組合，如果功能選擇越多，占用的內存越大。 2．人臉特征提取接口：ASFFaceFeatureExtract()
【說(shuō)明】當人臉檢測完成時(shí)，可以根據獲取的人臉信息通過(guò)此接口進(jìn)行對應人臉的特征提取。 【重要參數說(shuō)明】 faceInfo：特征提取需要單張準確的人臉位置和角度，否則可能會(huì )報81925。 featureFeature：算法返回的人臉特征值，包含特征byte數組及特征長(cháng)度，特征數據庫存取操作應存取特征byte數組。 3．人臉屬性檢測：ASFProcess()
【說(shuō)明】人臉檢測成功后，可以根據人臉信息通過(guò)此接口檢測人臉屬性，如年齡、性別等。 【重要參數說(shuō)明】 combinedMask：只支持引擎初始化時(shí)指定需要檢測的功能，如引擎初始化時(shí)，mask指定為年齡和性別，則不能檢測3D角度等其他屬性。 支持的屬性：ASF_AGE（年齡）、ASF_GENDER（性別）、ASF_FACE3DANGLE（3D角度）、ASF_LIVENESS（RGB活體）。 Process() 檢測后可根據ASFGetXXX()接口獲取對應屬性檢測結果。 三、要點(diǎn)三【視頻流識別和活體檢測】 下圖為常見(jiàn)視頻流識別和活體檢測的邏輯流程圖：
【多線(xiàn)程策略】 主線(xiàn)程：包含人臉追蹤以及畫(huà)面預覽功能。 FR線(xiàn)程：用于人臉特征提取和特征搜索。 活體線(xiàn)程：用于人臉活體檢測。 【優(yōu)化策略】 FaceID：根據FaceID標識一個(gè)人，從進(jìn)入畫(huà)面到離開(kāi)畫(huà)面，對這一人臉只做一次識別即可，大大降低系統資源占用。 嘗試次數：同一張人臉，特征提取失敗可以做有限次數的嘗試，提高交互效果。 四、要點(diǎn)四【常見(jiàn)問(wèn)題答疑】 1. 多線(xiàn)程調用問(wèn)題 a. 同一個(gè)引擎可以使用多線(xiàn)程調用不同算法。 b. 多線(xiàn)程調用同一個(gè)算法接口需要啟用不同的引擎。 2. VIDEO和IMAGE模式的區別 VIDEO模式： a. 對視頻流中的人臉進(jìn)行追蹤，人臉框平滑過(guò)渡，不會(huì )出現跳框的現象。 b. 用于預覽數據的人臉追蹤，處理速度快，可避免出現卡頓問(wèn)題。 c. 在視頻模式引入faceId幀，該值用于標記一張人臉，當一個(gè)人臉從進(jìn)入畫(huà)面直 到離開(kāi)畫(huà)面，faceId 值不變�？捎糜跇I(yè)務(wù)中優(yōu)化程序性能。 IMAGE模式： a. 針對單張圖片進(jìn)行人臉檢測精度更高。 b. 在注冊人臉庫時(shí)，我們建議使用精度更高的IMAGE模式。 3. 非托管內存的操作 C#調用C++ SDK接口，有些傳參需要以Intptr的形式。 a. 復制前應先為Intptr申請內存； b. 當IntPtr不使用時(shí)，需要及時(shí)手動(dòng)釋放。 4. 人臉特征數據庫的存儲 人臉特征提取接口返回的featureFeature對應ASF_FaceFeature，數據庫存儲應將ASF_FaceFeature .feature轉化為byte[]再進(jìn)行數據庫存儲，featureSize表示byte[]的長(cháng)度。 5. SDK dll文件的引用方法（使用DllImport方法） a. 使用相對路徑，將dll直接放到執行目錄下（web程序不建議使用）； b. 使用絕對路徑； c. 將dll文件放到系統盤(pán)Windows下的System32文件夾下； d. 為dll文件所在文件夾添加環(huán)境變量。 |
