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ArcFace Android 人脸检测集成分享


Hello,大家好!我是 Kejin,一名普通的安卓开发工程师!

目前我们的应用内使用了 ArcFace 的人脸检测功能,其他的我们并不了解,所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得

集成
ArcFace FD 的集成过程非常简单

在 ArcFace FD 的文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统,但其实在 4.4 系统上也是可以跑的,
```
if (engine == null) { // && Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) {
    try {
        engine = new AFD_FSDKEngine();
        AFD_FSDKError err = engine.AFD_FSDK_InitialFaceEngine(
                "XXXX",
                "XXXX",
                AFD_FSDKEngine.AFD_OPF_0_HIGHER_EXT, 12, 3);
        if (err.getCode() != 0) {
            engine.AFD_FSDK_UninitialFaceEngine();
            engine = null;
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        engine = null;
    }
}
```

我觉得 ArcFace 的优势除了多角度检测之外,另外一个是他的每次检测并不是独立,即这一次的检测结果会指导下一次的检测 (我猜测的->_->)

所以 ArcFace 在检测到人脸之后,识别的时间会大幅减少,而 Seeta FD 的检测每次都是独立的,所以在无人脸的情况下,Seeta 的检测速度要快于 ArcFace, 但是检测到人脸之后,因为应用整体的计算量增加,导致 Seeta 的检测速度降低的非常明显,大大慢于 ArcFace, (所以二者是不是可以结合一下...)
```
AFD_FSDKError err = engine.AFD_FSDK_StillImageFaceDetection(
        data, width, height, AFD_FSDKEngine.CP_PAF_NV21, result);
```

优化
不得不说 ArcFace FD 的错误率是比较高的,比 Seeta 要高,虽然 ArcFace 没有提供任何可以调节的参数,但是还是可以稍微优化一下!

因为从摄像头出来的 yuv 数据是横向的,而 ArcFace 只有 AFD_OPF_0_HIGHER_EXT 这个扩展选项,优先检测 0 度方向, 但是这个方向一般是没有人脸的,所以如果直接进行检测,我们觉得这个可能会增加检测的错误率(猜的->_->),所以处理方法是将 yuv 旋转到手机竖屏方向(当然这个操作不是直接由 CPU 来处理,而是从 Camera 的外部纹理上开始做操作)再拿去检测,这样会减少一点错误率(从用户反馈得出),虽然错误率依然很高(特别对于带栅格的物体)希望虹软能继续优化!

另外一个是目前 ArcFace 还没有支持 Android 8.x 系统,所以这种情况下,我们会启用备选的 Seeta 来进行人脸检测!

最后希望虹软能把 ArcFace 越做越好 ~_~ 因为只有产品足够好才会不断的有人为你做免费宣传
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大神点评2

AI物联网 2018-6-6 15:45:04 显示全部楼层
我想问一下,检测到的人脸偏暗,如何调节到正常亮度
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 楼主| Kejin 2018-6-6 16:03:20 显示全部楼层
AI物联网 发表于 2018-6-6 15:45
我想问一下,检测到的人脸偏暗,如何调节到正常亮度

可以实现 自动曝光算法
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