arcface和Dlib人脸识别算法对比

我司最近要做和人脸识别相关的产品，原来使用的是其他的在线平台，识别率和识别速度很满意，但是随着量起来的话，成本也是越来越不能接受（目前该功能我们是免费给用户使用的），而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能。基于这些考虑，我司需要寻找其他的方案。

通过搜索，目前发现，开源或免费支持离线的方案也有不少。目前初步考虑虹软 ArcFace和Dlib。
通过官方的demo 和 网上的资料，写了个工程，也可以在这里看。

这里说一下要注意的摄像头是使用了 OpenCV 来处理的，这里可能会涉及到预览图和屏幕方向不一致的情况，我主要是通过一下代码处理

Dlib 和虹软 ArcFace要做人脸识别前都需要先检测人脸，要不然后续提取不到人脸特征人脸特征比对时，建议将需要识别的人脸特征库预先加载到内存，这样可以加快速度（当然也占用比较大的内存）在使用 Dlib 做人脸检测时要注意，人脸方向和屏幕方向不一致时检测不到人脸（虹软 ArcFace 不存在这个问题），如果不一致，需要将图片的人脸方向转为和屏幕方向一致时再来做人脸检测虹软 ArcFace 做人脸识别时，要注意你下载的凭条 SDK 与 APP_Id、SDK_key 要一致（这个是没懂要搞这么多验证数据）。库的引用直接安装文档操作即可。虹软 ArcFace 做人脸识别时，要使用人脸检测时的人脸角度，要不然提取不到人脸特征，可以参考一下代码说明

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 pro 293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 pro 220毫秒左右 314毫秒左右 0.308毫秒左右
从该测试可以看出 Dlib 和 虹软 ArcFace 的优缺点，两个的性能瓶颈都在人脸特征提取，Dlib尤为突出。相对比Dlib，虹软 ArcFace更适合于手机端平台。