之前看到同事说人脸识别多么高大上之类的， 我就好奇搜索了一下， 本人是小白级别，喜欢用百度多一点，所以就使用了百度的人脸识别SDK进行研究。不得不说百度提供的完档很详细，在学习过程中很少出现不能解决的问题， 所以本人也偷个懒，把sdk文档复制下来。

　　注：貌似有个bug,我在百度语音中菜单下创建的人脸识别，然后获取API_key和Secret_key, 在学习尝试过程中， 或多或少有请求量， 但是报表中却没有任何记录， 难道是bug吗？ 我在想是不是可以无限制的调用了，作为尝试， 没去批量去测试，感兴趣的小伙伴可以试试

 

准备工作：

1、需要有百度账号（没有的话可以注册）

注册地址： https://login.bce.baidu.com/

注册登录之后，在“产品服务” 菜单下找到人脸识别 

 

点击去创建自己的应用名称，其实最主要的就是 API_key  和 Secret_key

 

有了这些就可以进一步去看 百度提供的SDK 文档了。

这是百度的SDK地址：http://ai.baidu.com/sdk

选择自己喜欢的开发语言进行研究， 里面文档很详细， 下载中有Demo 

本人采用的是C# 进行研究。

参考地址：http://ai.baidu.com/docs#/Face-Csharp-SDK/top

 

主要接口：

接口名称	接口能力简要描述
人脸检测	检测人脸并定位，返回五官关键点，及人脸各属性值
人脸比对	返回两两比对的人脸相似值
人脸识别	在人脸库中查找相似的人脸
人脸认证	识别上传的图片是否为指定用户
人脸库设置	对人脸库的相关操作，如注册、删除、更新、查找用户信息等

 

快速入门

安装人脸 C# SDK

人脸 C# SDK目录结构

Baidu.Aip
   ├── AipSdk.dll                          // 百度AI服务 windows 动态库
   ├── AipSdk.XML                          // DLL注释
   ├── Demo/                              // Demo文件夹
   └── thirdparty                         // 第三方依赖

支持平台：.Net Framework 3.5 及以上版本

使用步骤

1.在官方网站下载C# SDK压缩工具包。

2.解压后，将 AipSdk.dll 和 thirdparty 中 的dll文件添加为引用。

3.如需使用demo，将 Demo 文件夹中相关Demo文件添加至工程即可。

使用SDK

Baidu.Aip.Face是主要命名空间，基本使用方法如下：

var APP_ID = "你的 App ID";
var API_KEY = "你的 Api Key";
var SECRET_KEY = "你的 Secret Key";

var client = new Baidu.Aip.Face.Face(API_KEY, SECRET_KEY);
var image = File.ReadAllBytes("图片文件");
var options = new Dictionary<string, object>()
{
    {"face_fields", "beauty,age"}
};
// 过程中发生的网络失败等系统错误，将会抛出相关异常，请使用 try/catch 捕获。
var result = client.FaceDetect(image, options);

在上面代码中，常量APP_ID在百度云控制台中创建，常量API_KEY与SECRET_KEY是在创建完毕应用后，系统分配给用户的，均为字符串，用于标识用户，为访问做签名验证，可在AI服务控制台中的应用列表中查看。

注意：如您以前是百度云的老用户，其中API_KEY对应百度云的“Access Key ID”，SECRET_KEY对应百度云的“Access Key Secret”。

接口说明

人脸检测

接口描述

检测请求图片中的人脸，返回人脸位置、72个关键点坐标、及人脸相关属性信息。

检测响应速度，与图片中人脸数量相关，人脸数量较多时响应时间会有些许延长。

典型应用场景：如人脸属性分析，基于人脸关键点的加工分析，人脸营销活动等。

五官位置会标记具体坐标；72个关键点坐标也包含具体坐标，但不包含对应位置的详细位置描述。

请求说明

图片接受类型支持本地图片路径字符串，图片文件二进制数组。

举例，要对一张图片进行人脸识别，具体的人脸信息在返回的result字段中。自定的参数在options字典中：

public static void FaceDetect()
{
    var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
    var image = File.ReadAllBytes("图片文件路径");
    var options = new Dictionary<string, object>()
    {
        {"face_fields", "beauty,age"}
    };
    var result = client.FaceDetect(image, options);
}

人脸检测 请求参数详情

参数	类型	描述	是否必须
face_fields	string	包括age、beauty、expression、faceshape、gender、glasses、landmark、race、qualities信息，逗号分隔，默认只返回人脸框、概率和旋转角度。	否
max_face_num	number	最多处理人脸数目，默认值1	是
image	byte[]	图像数据	是

返回说明

参数	类型	是否一定输出	描述
log_id	number	是	日志id
result_num	number	是	人脸数目
result	array	是	人脸属性对象的集合
+age	number	否	年龄。face_fields包含age时返回
+beauty	number	否	美丑打分，范围0-1，越大表示越美。face_fields包含beauty时返回
+location	array	是	人脸在图片中的位置
++left	number	是	人脸区域离左边界的距离
++top	number	是	人脸区域离上边界的距离
++width	number	是	人脸区域的宽度
++height	number	是	人脸区域的高度
+face_probability	number	是	人脸置信度，范围0-1
+rotation_angle	number	是	人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]
+yaw	number	是	三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]
+pitch	number	是	三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)]
+roll	number	是	平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)]
+expression	number	否	表情，0，不笑；1，微笑；2，大笑。face_fields包含expression时返回
+expression_probability	number	否	表情置信度，范围0~1。face_fields包含expression时返回
+faceshape	array	否	脸型置信度。face_fields包含faceshape时返回
++type	string	是	脸型：square/triangle/oval/heart/round
++probability	number	是	置信度：0~1
+gender	string	否	male、female。face_fields包含gender时返回
+gender_probability	number	否	性别置信度，范围0~1。face_fields包含gender时返回
+glasses	number	否	是否带眼镜，0-无眼镜，1-普通眼镜，2-墨镜。face_fields包含glasses时返回
+glasses_probability	number	否	眼镜置信度，范围0~1。face_fields包含glasses时返回
+landmark	array	否	4个关键点位置，左眼中心、右眼中心、鼻尖、嘴中心。face_fields包含landmark时返回
++x	number	否	x坐标
++y	number	否	y坐标
+landmark72	array	否	72个特征点位置，示例图 。face_fields包含landmark时返回
++x	number	否	x坐标
++y	number	否	y坐标
+race	string	否	yellow、white、black、arabs。face_fields包含race时返回
+race_probability	number	否	人种置信度，范围0~1。face_fields包含race时返回
+qualities	array	否	人脸质量信息。face_fields包含qualities时返回
++occlusion	array	是	人脸各部分遮挡的概率， [0, 1] （待上线）
+++left_eye	number	是	左眼
+++right_eye	number	是	右眼
+++nose	number	是	鼻子
+++mouth	number	是	嘴
+++left_cheek	number	是	左脸颊
+++right_cheek	number	是	右脸颊
+++chin	number	是	下巴
++type	array	是	真实人脸/卡通人脸置信度
+++human	number	是	真实人脸置信度，[0, 1]
+++cartoon	number	是	卡通人脸置信度，[0, 1]

人脸比对

接口描述

该请求用于比对多张图片中的人脸相似度并返回两两比对的得分，可用于判断两张脸是否是同一人的可能性大小。

典型应用场景：如人证合一验证，用户认证等，可与您现有的人脸库进行比对验证。

说明：支持对比对的两张图片做在线活体检测

请求说明

public static void FaceMatch()
{
    var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
    var image1 = File.ReadAllBytes("图片文件路径");
    var image2 = File.ReadAllBytes("图片文件路径");

    var images = new byte[][] {image1, image2};

    // 人脸对比
    var result = client.FaceMatch(images);
}

人脸比对请求参数：

所有图片经base64编码后的图片数据总和不超过10M。以下可选参数放在接口最后的options参数中。

参数	是否必选	类型	说明
ext_fields	否	string	返回质量信息，取值固定: 目前支持qualities(质量检测)。(对所有图片都会做改处理)
image_liveness	否	string	返回的活体信息，“faceliveness,faceliveness” 表示对比对的两张图片都做活体检测；“,faceliveness” 表示对第一张图片不做活体检测、第二张图做活体检测；“faceliveness,” 表示对第一张图片做活体检测、第二张图不做活体检测

返回说明

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	number	请求唯一标识码，随机数
result_num	是	number	返回结果数目，即：result数组中元素个数
result	是	array	结果数据，index和请求图片index对应。数组元素为每张图片的匹配得分数组，top n。 得分[0,100.0]
+index_i	是	number	比对图片1的index
+index_j	是	number	比对图片2的index
+score	是	double	比对得分
ext_info	否	array	对应参数中的ext_fields
+qualities	否	string	质量相关的信息，无特殊需求可以不使用
+faceliveness	否	string	活体分数“0,0.9999”（表示第一个图不做活体检测、第二个图片活体分数为0.9999）。活体检测参考分数0.4494，以上则可认为是活体（测试期间）

返回样例：

//请求为四张图片，第三张解析失败
{
    "log_id": 73473737,
    "result_num":3,
    "result": [
        {
            "index_i": 0,
            "index_j": 1,
            "score": 44.3
        },
        {
            "index_i": 0,
            "index_j": 3,
            "score": 89.2
        },
        {
            "index_i": 1,
            "index_j": 3,
            "score": 10.4
        }
        ……
    ]
}

人脸识别

接口描述

用于计算指定组内用户，与上传图像中人脸的相似度。识别前提为您已经创建了一个人脸库。

典型应用场景：如人脸闸机，考勤签到，安防监控等。

说明：人脸识别返回值不直接判断是否是同一人，只返回用户信息及相似度分值。

说明：推荐可判断为同一人的相似度分值为80，您也可以根据业务需求选择更合适的阈值。

请求说明

public static void FaceIdentify()
{
    var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
    var image1 = File.ReadAllBytes("图片文件路径");

    var result = client.User.Identify(image1, new []{"groupId"}, 1, 1);
}

人脸识别请求参数详情：

参数	是否必选	类型	说明
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成）列表，每个groupid长度限制48
image	是	byte[]	图像数据
ext_fields	否	string	特殊返回信息，多个用逗号分隔，取值固定: 目前支持 faceliveness(活体检测)
user_top_num	否	number	返回用户top数，默认为1，最多返回5个

返回说明

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	number	请求唯一标识码，随机数
result_num	是	number	返回结果数目，即：result数组中元素个数
ext_info	否	array	对应参数中的ext_fields
+faceliveness	否	string	活体分数，如0.49999。活体检测参考分数0.4494，以上则可认为是活体（测试期间
result	是	array	结果数组
+group_id	是	string	对应的这个用户的group_id
+uid	是	string	匹配到的用户id
+user_info	是	string	注册时的用户信息
+scores	是	array	结果数组，数组元素为匹配得分，top n。得分[0,100.0]

返回样例：

{
    "log_id": 73473737,
    "result_num":1,
    "result": [
        {
            "group_id" : "test1",
            "uid": "u333333",
            "user_info": "Test User",
            "scores": [
                    99.3,
                    83.4
            ]
        }
    ]
}

人脸认证

接口描述

用于识别上传的图片是否为指定用户，即查找前需要先确定要查找的用户在人脸库中的id。

典型应用场景：如人脸登录，人脸签到等

说明：人脸认证与人脸识别的差别在于：人脸识别需要指定一个待查找的人脸库中的组；而人脸认证需要指定具体的用户id即可，不需要指定具体的人脸库中的组；实际应用中，人脸认证需要用户或系统先输入id，这增加了验证安全度，但也增加了复杂度，具体使用哪个接口需要视您的业务场景判断。

说明：请求参数中，新增在线活体检测

请求说明

举例，要认证一张图片在指定group中是否为uid的用户：

public static void FaceVerify()
{
    var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
    var image1 = File.ReadAllBytes("图片文件路径");

    var result = client.User.Verify(image1, "uid", new []{"groupId"}, 1);
}

人脸认证请求参数详情：

可选参数均放在接口最后的options参数中。

参数	是否必选	类型	说明
uid	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
image	是	byte[]	图像数据
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成）列表，每个groupid长度限制48
top_num	否	number	返回匹配得分top数，默认为1
ext_fields	否	string	特殊返回信息，多个用逗号分隔，取值固定: 目前支持 faceliveness(活体检测)

返回说明

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	number	请求唯一标识码，随机数
result_num	是	number	返回结果数目，即：result数组中元素个数
result	是	array	结果数组，数组元素为匹配得分，top n。 得分范围[0,100.0]。推荐得分超过80可认为认证成功
ext_info	否	array	对应参数中的ext_fields
+faceliveness	否	string	活体分数，如0.49999。活体检测参考分数0.4494，以上则可认为是活体（测试期间）

返回样例：

{
  "results": [
    93.86580657959,
    92.237548828125
  ],
  "result_num": 2,
  "log_id": 1629483134
}

人脸注册

接口描述

用于从人脸库中新增用户，可以设定多个用户所在组，及组内用户的人脸图片，

典型应用场景：构建您的人脸库，如会员人脸注册，已有用户补全人脸信息等。

人脸库、用户组、用户、用户下的人脸层级关系如下所示：

|- 人脸库
   |- 用户组一
      |- 用户01
         |- 人脸
      |- 用户02
         |- 人脸
         |- 人脸
         ....
       ....
   |- 用户组二
   |- 用户组三
   |- 用户组四
   ....

说明：关于人脸库的设置限制

• 每个开发者账号只能创建一个人脸库；
• 每个人脸库下，用户组（group）数量没有限制；
• 每个用户组（group）下，可添加最多300000张人脸，如每个uid注册一张人脸，则最多300000个用户uid；
• 每个用户（uid）所能注册的最大人脸数量没有限制；

说明：人脸注册完毕后，生效时间最长为35s，之后便可以进行识别或认证操作。

说明：注册的人脸，建议为用户正面人脸。

说明：uid在库中已经存在时，对此uid重复注册时，新注册的图片默认会追加到该uid下，如果手动选择action_type:replace，则会用新图替换库中该uid下所有图片。

请求说明

举例，要注册一个新用户，用户id为uid，加入组id为group1, 注册成功后服务端会返回操作的logid：

public static void FaceRegister()
{
    var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
    var image1 = File.ReadAllBytes("图片文件路径");

    var result = client.User.Register(image1, "uid", "user info here", new []{"groupId"});
}

人脸注册请求参数要求：

所有图片经base64编码后的图片数据总和不超过10M。

人脸注册返回数据参数详情：

参数	是否必选	类型	说明
uid	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
image	是	byte[]	图片数据
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制48
user_info	是	string	新的user_info信息
action_type	否	string	如果为replace时，则uid不存在时，不报错，会自动注册。 不存在该参数时，如果uid不存在会提示错误

返回说明

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	number	请求标识码，随机数，唯一

返回样例：

// 注册成功
{
    "log_id": 73473737,
}
// 注册发生错误
{
  "error_code": 216616,
  "log_id": 674786177,
  "error_msg": "image exist"
}

人脸更新

接口描述

用于对人脸库中指定用户，更新其下的人脸图像。

说明：针对一个uid执行更新操作，新上传的人脸图像将覆盖此uid原有所有图像。

说明：执行更新操作，如果该uid不存在时，会返回错误。如果添加了action_type:replace,则不会报错，并自动注册该uid，操作结果等同注册新用户。

请求说明

举例，要更新一个用户，用户id为uid， 更新成功后服务端会返回操作的logid：

public static void FaceUpdate()
 {
     var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
     var image1 = File.ReadAllBytes("图片文件路径");

     var result = client.User.Update(image1, "uid", "groupId", "new user info");
 }

人脸更新请求参数详情：

参数	是否必选	类型	说明
uid	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
image	是	byte[]	图片数据
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制48
user_info	是	string	新的user_info信息

返回说明

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	number	请求标识码，随机数，唯一

// 更新成功
{
    "log_id": 73473737,
}
// 更新发生错误
{
  "error_code": 216612,
  "log_id": 1137508902,
  "error_msg": "user not exist"
}

人脸删除

接口描述

用于从人脸库中删除一个用户。

人脸删除注意事项：

• 删除的内容，包括用户所有图像和身份信息；
• 如果一个uid存在于多个用户组内且没有指定group_id，将会同时将从各个组中把用户删除
• 如果指定了group_id，则只删除此group下的uid相关信息

请求说明

public static void FaceDelete()
{
    var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
    var result = client.User.Delete("uid");
    result = client.User.Delete("uid", new []{"group1"});
}

人脸删除请求参数要求：

参数	是否必选	类型	说明
uid	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
group_id	是	string	删除指定group_id中的uid信息

返回说明

人脸删除返回数据参数详情：

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	number	请求标识码，随机数，唯一

返回样例：

// 更新成功
{
    "log_id": 73473737,
}
// 更新发生错误
{
  "error_code": 216612,
  "log_id": 1137508902,
  "error_msg": "user not exist"
}

用户信息查询

接口描述

用于查询人脸库中某用户的详细信息。

请求说明

举例，要查询指定用户的信息：

public static void UserInfo()
 {
     var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
     var result = client.User.GetInfo("uid");
 }

用户信息查询请求参数要求：

以下可选参数放在接口最后的options参数中。

参数	是否必选	类型	说明
uid	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
group_id	否	string	选择指定group_id则只查找group列表下的uid内容，如果不指定则查找所有group下对应uid的信息

用户信息查询返回数据参数详情：

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	number	请求标识码，随机数，唯一
result	是	array	结果数组
+uid	是	string	匹配到的用户id
+user_info	是	string	注册时的用户信息
+groups	是	array	用户所属组列表

返回样例：

{
    "result": {
        "uid": "testuser2",
        "user_info": "registed user info ...",
        "groups": [
            "grp1",
            "grp2",
            "grp3"
        ]
    },
    "log_id": 2979357502
}

组列表查询

接口描述

用于查询用户组的列表。

请求说明

举例：

public static void GroupList()
{
   var client = new Baidu.Aip.Face.Face("Api Key", "Secret Key");
   var result = client.Group.GetAllGroups(0, 100);
}

组列表查询请求参数详情：

参数	是否必选	类型	说明
start	否< 一个小白怎么学习人脸识别技术啊 ...脸跟踪，人脸对比请点击输入图片描述首先，你可以打开百度，搜索百度开放平台请点击输入图片描述点击进入上面搜索到的网页，进入其官网，既可以看到这个页面请点击输入图片描述然后产品服务——>人脸与人体识别—... 查看详情 适用于 iOS 的实时人脸识别 SDK/库？ [关闭] 】适用于iOS的实时人脸识别SDK/库？[关闭]【英文标题】：LiveFaceRecognitionSDKs/LibrariesforiOS?[closed]【发布时间】：2018-02-0321:27:49【问题描述】：我想为iOS创建一个实时人脸识别应用。我已经阅读了以下选项：OpenCV卢森德视觉猎犬凯罗... 查看详情 android集成人脸识别都有哪些好的sdk 参考技术A颜鉴ColorReco基于深度学习的人脸识别算法，可以集成到ARM平台Android/IOS系统，对硬件要求较低，运行稳定，动态实时识别，识别率高。并拥有Android人脸识别算法的全套技术，包括TOP级人脸检测，动态人脸关键点跟踪（... 查看详情 python实现人脸识别(代码片段) ...，今天实现一下人脸识别。先问大家一个问题什么是百度Aip模块？百度AI平台提供了很多的API接口供开发者快速的调用运用在项目中本文写的是使用百度AI的在线接口SDK模块（baidu-aip）进行实现人脸识别除了人脸识... 查看详情 人脸识别sdk注册失败28677 参考技术A重新注册。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。根据官方网站查询显示，人脸识别sdk注册失败需要重新注册，重新发送验证码进行验证。当下人脸识别在生活中被应用得愈加广泛，... 查看详情 netcore百度人脸识别httpsdk实战：基于c#asp.netcorenet6(代码片段) 预计这是第一篇介绍在ASP.NETCORE3.1平台下使用百度人脸识别在线sdk的文章，主要介绍人脸1：n检测/活体检验/人脸注册三大关键功能。先看几个效果图吧（1）人脸1：N检测，返回人脸对应用户信息（2࿰... 查看详情 人脸识别学习(毕业设计) ...据集来源参考：飘零_未知的坚持主要是由于这博客带了百度网盘的下载，官网下载太慢了。二、vue-cli链接数据库参考：小江_问题一：vue-cli所创建的项目无config文件问题二：vue-cli在与数据库链接中报错error:1146 查看详情 虹软人脸识别sdk脸库是啥? 虹软人脸识别SDK脸库是什么？参考技术A虹软 最近开放了人脸识别的SDK引擎（免费的哦），刚好有Android版的，就体验了一波。下面来说说Android版的SDK使用心得：ArcFace虹软人脸认知引擎简介目前开放的版本有人脸比对（1:1）... 查看详情 人脸识别sdk怎么用？ 参考技术A登陆云脉OCR开发者平台，下载人脸识别SDK，接入自己开发的产品里就好了。 参考技术B去虹软下载个sdk然后上面有教程，实在不懂就问他们客服就好了，整体效果还不错本回答被提问者采纳 查看详情 人脸识别sdk含义？ ...现了对各种来源的数据进行规格化处理就是封装了一系列人脸识别算法的软件开发工具包。你可以去看看虹软的人脸识别SDK，是可以免费下载测试的，里面有人脸对比，人脸识别，活体检测等功能。参考技术A人脸识别系统性能... 查看详情 android人脸识别怎么集成sdk？ 参考技术A应用写好调用就行了具体的可以看虹软的人脸识别安卓的demo，有很多人分享的 查看详情 人脸识别sdk虹软的好用吗？ 参考技术A挺好的，它的SDK主要支持人脸识别，人脸检测，人脸对比，人脸属性识别，人脸跟踪，或=活体检测等等，识别的准确率高，支持平台多种开发语言，可以直接下载用。 参考技术B非常不错，很方便准确度很高。 参考技... 查看详情 dlib+opencv深度学习人脸识别 目录(?)[+]DlibOpenCV深度学习人脸识别前言人脸数据库导入人脸检测人脸识别异常处理  Dlib+OpenCV深度学习人脸识别   前言人脸识别在LWF(LabeledFacesintheWild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非... 查看详情 人脸识别---基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法 介绍基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法1利用VGGFace提取人脸特征2PCA对人脸特征进行降维3稀疏表达的人脸匹配Code1介绍本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征... 查看详情 人脸识别---基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法 介绍基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法1利用VGGFace提取人脸特征2PCA对人脸特征进行降维3稀疏表达的人脸匹配Code1介绍本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先。利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征... 查看详情 虹软人脸识别怎么样？ ...来说虹软的人脸识别SDK还是不错的。我们测试过Face++的，百度的，腾讯的，有在线的，也有试用版的离线的，也尝试使用过开源的OpenCV。由于虹软采用的是离线的方式，故从理论上来说，若与云端的效果来比还是不公平的，但是... 查看详情 虹软人脸识别sdk2.0版本最多可以识别多少张人脸？ 官方推荐的值是25张人脸左右，1-50个都可以，人多可能就会使识别效果不怎么好，具体可以参考开发说明文档。参考技术A人脸库是您将经过虹软人脸认知引擎中的相关算法提取得到的人脸特征进行保存后形成的特征数据库 参考... 查看详情 虹软人脸识别怎么样 ...来说虹软的人脸识别SDK还是不错的。我们测试过Face++的，百度的，腾讯的，有在线的，也有试用版的离线的，也尝试使用过开源的OpenCV。由于虹软采用的是离线的方式，故从理论上来说，若与云端的效果来比还是不公平的，但是... 查看详情