FaceDlibOpencv

本项目基于 OpenCV 和 Dlib 的图片、视频人脸检测和人脸识别，同时也集成了虹软的ArcFace。

如果github同步慢，也可以到 https://gitee.com/dengly/FaceDlibOpencv 同步。

版本

• OpenCV 3.4.1 的 Android SDK
• Dlib 19.10
• 虹软 ArcFace v1.1 的 Android SDK

说明

• 算法模型存放在SD卡的model文件夹下，可以通过修改com.zzwtec.facedlibopencv.Constants
• 人脸库存放在SD卡的faces文件夹下，可以通过修改com.zzwtec.facedlibopencv.Constants
• 目前 OpenCV 只是用于摄像头的管理和显示，人脸检测、特征标记、识别都是使用 Dlib
• 经测试 Dlib 的人脸特征提取耗时比较大，如在锤子的坚果手机 U1上，原图是1280x960，经压缩处理是320x240,一次人脸检测耗时是280毫秒左右，一次一个人脸特征提取耗时是6800毫秒左右，一次人脸特征比对耗时是0.03毫秒左右
• 在处理屏幕旋转和摄像头图像旋转时，发现 Dlib 对人脸方向和屏幕方向不一致时检测不到人脸，而虹软 ArcFace 会自动处理这个问题，并在返回结果在存有人脸方向

测试结果

原图是1280x960，经压缩处理是320x240

Dlib测试结果

机型	一次人脸检测耗时	一次一个人脸特征提取耗时	一次人脸特征比对耗时
坚果 U1	280毫秒左右	6800毫秒左右	0.03毫秒左右
坚果 pro2	93毫秒左右	1060毫秒左右	0.002毫秒左右

虹软测试结果

机型	一次人脸检测耗时	一次一个人脸特征提取耗时	一次人脸特征比对耗时
坚果 U1	43毫秒左右	943毫秒左右	0.883毫秒左右
坚果 pro2	20毫秒左右	314毫秒左右	0.308毫秒左右

经测试发现虹软的压缩和不压缩图片，效果是差不多的，以下是在坚果 U1上测试的结果

• 压缩： 320x240

• 虹软 facedetection time: 43.425364 ms

• 虹软 人脸特征提取 time: 943.762292 ms

• 虹软 人脸特征比对 time: 0.883125 ms

• Score:0.69143975

• 不压缩： 1280x960

• 虹软 facedetection time: 46.223854 ms

• 虹软 人脸特征提取 time: 1067.310573 ms

• 虹软 人脸特征比对 time: 1.104636 ms

• Score:0.62367505

坚果 U1 项目对比

项目	人脸检测+人脸特征提取	一次人脸特征比对	总耗时
Dlib	7080毫秒左右	0.03毫秒左右	7080.03毫秒左右
虹软	986毫秒左右	0.883毫秒左右	986.883毫秒左右

• 从这个结果可以看出Dlib和虹软各有优缺点
• 如果当比对次数大于 7144 次后，Dlib更有优势
• 如果当比对次数小于 7144 次，虹软更有优势

坚果 pro2 项目对比

项目	人脸检测+人脸特征提取	一次人脸特征比对	总耗时
Dlib	1153毫秒左右	0.002毫秒左右	1153.002毫秒左右
虹软	334毫秒左右	0.308毫秒左右	334.308毫秒左右

• 从这个结果可以看出Dlib和虹软各有优缺点
• 如果当比对次数大于 2676 次后，Dlib更有优势
• 如果当比对次数小于 2676 次，虹软更有优势

全志R58芯片测试结果

机型	一次人脸检测耗时	一次一个人脸特征提取耗时	一次人脸特征比对耗时
Dlib	277毫秒左右	6624毫秒左右	0.005毫秒左右
虹软	51毫秒左右	2470毫秒左右	1.401毫秒左右

• 原图是640x480 压缩： 320x240
• 从这个结果可以看出Dlib和虹软各有优缺点
• 如果当比对次数大于 3137 次后，Dlib更有优势
• 如果当比对次数小于 3137 次，虹软更有优势

备注

欢迎大家将测试结果通过邮件发送到 971257255@qq.com ，格式可以参考上面的。