关于一款开源的人脸识别应用套件ArcFaceGo应用介绍

随着人脸识别技术的不断发展，尤其是在部分算法平台对外开放算法之后，人脸识别的应用门槛得到了极大降低。但是从算法到一款真正可落地的人脸识别产品，在完整的应用开发中，不仅需要考虑底层算法的运行逻辑，也需要上层业务逻辑完整自洽。而这个从0到1的过程，往往会让大部分中下企业及开发者，在项目商用化落地过程中无从下手。

因此，在这里推荐一款开源的人脸识别应用套件ArcFaceGo。基于该套件，可以快速甚至零代码搭建人脸识别闸机通行、刷脸考勤以及近来大火的人脸识别测温等应用。同时，利用它的开源属性，也完全能够在此基础上开发成一款符合自身业务需求的产品，并投入商用。

【简单易用 ArcFaceGo应用套件构成】

在应用套件中，已经内置了虹软视觉开放平台的离线人脸识别SDK。涵盖人脸检测、人脸比对、活体检测、人脸属性分析等一系列核心算法，即使无网络状态下也可以运行。在虹软视觉开放平台完成下载后，可以看到该应用套件由人脸识别软件APK、中心管理端两部分构成。

中心管理端：拥有人员注册、考勤统计、出入查询等功能，也可以云端进一步对接已有的业务平台。

人脸识别设备端应用APK：负责采集人脸信息、进行身份比对，并向中心管理端报备识别结果以及通知相关联通控制器。在该部分其代码中，已经针对人脸检测、人脸比对、活体检测等算法，模块化的集成了相应算法运转逻辑。开发者无需考虑各算法之间复杂运转流程，只需传入camera数据流，便可以回调识别结果。

同时，针对人脸图像传输、处理中需要用到的多媒体图像技术，在代码中也同样模块化的封装好了NV21、RGBA、BGR等不同颜色格式自动转化及图像的四字节对齐等功能。

在运行性能方面，该开源应用套件在底层算法逻辑中维护＂人脸底库＂，可以充分提升人脸识别速度，以RK3288 －10000人为例，相比在上层逻辑中进行人脸比对需要100ms ，而目前仅需10ms。

【适配灵活 可应用于各类实际场景】

基于开源代码，开发者可以自行定义交互界面及交互逻辑，并开发应用于各类场景的人脸识别应用。比如智慧办公的人脸识别考勤机、智慧社区的人脸识别出入闸机、智慧商业的VIP迎宾系统、智慧医院的人脸识别挂号机、智慧酒店的人脸识别入住等等产品。

1．针对具体场景，可视化适配硬件

不同场景的不同应用，也意味着需要适配不同的分辨率设备，适配单摄、双摄、宽动态等各类摄像头。ArcFaceGo人脸识别应用套件提供了可视化的硬件适配页面，方便预览显示及识别设置。

用户也能自行改写该部分代码，譬如不希望用户自行调节相关参数，以至于影响识别效果，甚至可以将该部分功能进行封装，以免用户误触。

2．可供对接硬件的多种广播形式。

场景1

在室内走廊或楼梯过道等光线不佳的地方，可以对接ACTION＿FACE＿DETECT＿HAS＿FACE和ACTION＿FACE＿DETECT＿NO＿FACE广播，在检测到人脸时打开补光灯，这样可以提高识别率。

场景2

在一些单次授权通过的场景比如取药房，可对接ACTION＿IDENTIFY＿SUCCESS＿PERSON＿SERIAL广播，在授权并且识别通过之后可以删除该人授权以达到目的。
       责任编辑:pj