通過搜尋，目前發現，開源或免費支援離線的方案也有不少。目前初步考慮虹軟 arcface和dlib。
通過官方的demo 和 網上的資料，寫了個工程，也可以在這裡看。
這裡說一下要注意的攝像頭是使用了 opencv 來處理的，這裡可能會涉及到預覽圖和螢幕方向不一致的情況，我主要是通過一下**處理
dlib測試結果機型 一次人臉檢測耗時 一次乙個人臉特徵提取耗時 一次人臉特徵比對耗時
堅果 u1 280毫秒左右 6800毫秒左右 0.03毫秒左右
堅果 pro 293毫秒左右 1060毫秒左右 0.002毫秒左右
虹軟測試結果機型一次 人臉檢測耗時 一次乙個人臉特徵提取耗時 一次人臉特徵比對耗時堅果 u1 43毫秒左右 943毫秒左右 0.883毫秒左右堅果 pro 220毫秒左右 314毫秒左右 0.308毫秒左右
從該測試可以看出 dlib 和 虹軟 arcface 的優缺點，兩個的效能瓶頸都在人臉特徵提取，dlib尤為突出。相對比dlib，虹軟 arcface更適合於手機端平台。
人臉識別演算法虹軟arcface和Dlib對比
dlib 和虹軟 arcface要做人臉識別前都需要先檢測人臉，要不然後續提取不到人臉特徵人臉特徵比對時，建議將需要識別的 人臉特徵庫預先載入到記憶體，這樣可以加快速度 當然也占用比較大的記憶體 在使用 dlib 做人臉檢測時要注意，人臉方向和 螢幕方向不一致時檢測不到人臉 虹軟 arcface 不...
虹軟 ArcFace 與 Dlib 人臉識別對比
通過搜尋，目前發現，開源或免費支援離線的方案也有不少。目前初步考慮虹軟 arcface和dlib。通過官方的demo 和 網上的資料，寫了個工程，也可以在這裡看。這裡說一下要注意的 攝像頭是使用了 opencv 來處理的，這裡可能會涉及到預覽圖和螢幕方向不一致的情況，我主要是通過一下 處理 轉換矩陣...
FLASH人臉識別演算法
這個今天也是偶然在網上看到，不過對於人臉識別精確演算法確實比較複雜涉及到人臉特徵點提取和生物統計學原理的東西，不做太多討論，只是談談今天我在網上看到的兩個演算法。第乙個是被稱為木刻演算法，他主要用於提取人臉輪廓。該演算法的前提是認為一般因為人體攝影的緣故人臉的周邊會存在陰影，這樣就為我們提取輪廓提供...