引言
使用了免费的人脸识别算法，感觉还是很不错的，但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的。这里分享一下我对一些参数的验证结果（这里以windows版本为例，linux、android基本一样），希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法。
本文主要分析以下两个参数：
- detectFaceMaxNum
- combinedMask
detectMode参数介绍
在引擎初始化的时候，需要选择`video`或`image`模式，在接口头文件中定义了宏`ASF_DETECT_MODE_VIDEO`、`ASF_DETECT_MODE_IMAGE`，根据需要的模式传入即可。`video`模式对应人脸追踪算法（FT），`image`模式对应人脸检测算法（FD），关于FT/FD算法的区别可以参考[虹软AI 人脸识别SDK接入 — 参数优化篇（1）](https://www.jianshu.com/p/3d726cc51fd6) 通过测试数据，个人感觉image模式下的数据更能准确的体现算法的能力，下面关于其他参数的介绍均在image模式下进行；
测试机器硬件配置：
- 处理器：Intel(R)Corei5-7400 CPU @ 3.00GHZ 300GHZ
- 安装内存(RAM)：16.00GB(15.9GB可用)
- 系统类型：win-10 64位操作系统
参数介绍：
一、detectFaceMaxNum参数说明
1.1 推荐值
初始化接口中detectFaceMaxNum参数的设置决定ASFDetectFaces（FT/FD）接口单帧图片允许检测的最大人脸数，官网推荐最大值不超过50，虽然可以设置更大的值，但是没有必要，下面数据可以说明；
1.2 检测到的人脸数对应的性能消耗
测试用例：
- 1280*720像素图像数据；
- 循环检测100次取平均值；
- ASF_DETECT_MODE_IMAGE模式
| 单帧图片中人脸数 | 耗时(ms) |
|---|---|
| 1 | 16 |
| 2 | 21 |
| 4 | 167 |
| 8 | 186 |
| 16 | 289 |
- ASF_DETECT_MODE_VIDEO模式
| 单帧图片中人脸数 | 耗时(ms) |
|---|---|
| 1 | 3 |
| 2 | 4 |
| 4 | 4 |
| 8 | 4 |
| 16 | 5 |
通过以上数据可以看出，`image`模式下图片中人脸数越多单次检测的耗时会越长，`video`模式下图片中人脸数越多单次检测的耗时也会有略微增加。综上，detectFaceMaxNum参数的设置多少并不影响内存的分配以及性能的消耗，仅是设置算法单帧检测的最大人脸数。
二、combinedMask参数说明
2.1 内存占用
combinedMask参数是初始化引擎时传入不同属性功能组合，传入的属性越多引擎分配的内存越大。实际应用情况下，传入必需的属性组合即可，传入多余属性只会占用内存。
下表数据是在测试其他参数固定，只修改mask参数时初始化接口内存的占用情况（数据取自windows任务管理器）：
ASFInitEngine(ASF_DETECT_MODE_IMAGE, ASF_OP_0_ONLY, 32, 5, combinedMask, &handle);
| combinedMask | 内存占用（KB） | 对应算法接口 |
|---|---|---|
| 全属性 | 121,148 | 全接口 |
| 无属性 | 4,920 | 无 |
| ASF_FACE_DETECT | 44,424 | ASFDetectFaces |
| ASF_FACERECOGNITION | 27,564 | ASFFaceFeatureExtract |
| ASFFaceFeatureCompare | ||
| ASF_AGE | 23,008 | ASFProcess/ASFGetAge |
| ASF_GENDER | 23,316 | ASFProcess/ASFGetGender |
| ASF_FACE3DANGLE | 20,484 | ASFProcess/ASFGetFace3DAngle |
| ASF_LIVENESS | 53,200 | ASFProcess/ASFGetLivenessScore |
2.2 ASFInitEngine接口与ASFProcess接口中combinedMask参数的关系
官方文档对ASFProcess接口中combinedMask参数的解释：
初始化中参数combinedMask与ASF_AGE | ASF_GENDER | ASF_FACE3DANGLE | ASF_LIVENESS交集的子集；
举例说明：
例1：ASFInitEngine接口中传入全属性，则ASFProcess接口可以传入ASF_AGE、ASF_GENDER、 ASF_FACE3DANGLE、 ASF_LIVENESS四种属性的任意组合。
例2：ASFInitEngine接口中传入ASF_FACE_DETECT | ASF_FACERECOGNITION | ASF_AGE | ASF_GENDER ，则ASFProcess接口只能传入ASF_AGE、 ASF_GENDER两种属性的任意组合。
2.3 cpu占用
cpu占用受设备以及测试条件影响比较大，根据使用情况ASF_AGE | ASF_GENDER | ASF_FACE3DANGLE对应的算法对cpu的消耗是比较少的，但ASF_LIVENESS是比较消耗cpu资源的，需要根据自身设备做对应处理。
2.4 ASFProcess接口不同属性的性能
测试用例：
- 1280*720像素图像数据；
- 循环检测100次取平均值；
测试代码：
LARGE_INTEGER litmp;
LONGLONG QPart = 0, QPart1 = 0, QPart2 = 0;
QueryPerformanceFrequency(&litmp); //获得时钟频率
QPart = litmp.QuadPart;
//获得开始时CPU嘀哒声
QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得时钟初始值
QPart1 = litmp.QuadPart;
//这里要计算的的代码执行的时间
for (int i = 0; i<100; i++)
{
res = ASFProcess(handle, cutImg1->width, cutImg1->height, ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8, (MUInt8*)cutImg1->imageData, &detectedFaces1, processMask);
}
QueryPerformanceCounter(&litmp); //获得时钟终止值
QPart2 = litmp.QuadPart;
//计算时间差(ms)
double time = (double)(QPart2 - QPart1) / (double)QPart * 1000;
printf("time = %lf\n", time);
测试结果
| combinedMask参数 | 性能（ms） |
|---|---|
| ASF_AGE/ASF_GENDER/ | |
| ASF_FACE3DANGLE/ASF_LIVENESS | 193 |
| ASF_AGE | 29 |
| ASF_GENDER | 13 |
| ASF_FACE3DANGLE | 7 |
| ASF_LIVENESS | 169 |
综上所述，年龄、性别、3d角度的检测是非常快的，活体检测相对较慢。在实际应用中仅需要检测ASF_AGE、ASF_GENDER、 ASF_FACE3DANGLE的话，可以放在主线程中处理，但如果需要检测ASF_LIVENESS建议单开线程去处理，这样在video模式下不会出现卡帧的情况，界面显示比较流畅。
新版ArcFace2.2人脸识别SDK下载地址：(https://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html?utm_source=zhuhu1&utm_medium=referral)
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