AI系列网址：AI 系列 总目录
代码部分详细看我的博客：http://www.cnblogs.com/linbin524/p/linbin524.html
基于Emgu CV+百度人脸识别，实现视频动态 人脸抓取与识别
背景
目前AI 处于风口浪尖，作为 公司的CTO，也作为自己的技术专研，开始了AI之旅，在朋友圈中也咨询 一些大牛对于AI 机器学习框架的看法，目前自己的研究方向主要开源的 AI 库，如：Emgu CV、TensorFlow、CNTK 等等，针对 四大平台 百度AI、阿里ET、腾讯AI、科大讯飞AI 做结合。
PS：笔者的主打语言是C#，目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的。主要负责公司软件系统架构设计， 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享，也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑，希望把相关研究心得发出，为大家在coding 中减少 麻烦。稍后会把自己开源框架在博客中建立系列教程，插件化模式 自动服务 （都在实际项目中使用）。
选择的理由：四大平台目前 AI 团队算是全世界最牛的一群人，而且资金背景雄厚（AI 很烧钱！），现在四大平台 的AI有一些已经相对成熟，依靠于人家的技术，做自己的应用，应该是中小企业 在物联网行业前进的一个方向吧。
四大平台AI入口
1、百度AIhttps://ai.baidu.com/customer（百度AI 产品：阿波罗无人驾驶开源平台 ）
2、腾讯AIhttps://ai.qq.com/hr/youtu.shtml（腾讯AI 产品：腾讯觅影）
3、讯飞AIhttp://startups.xfyun.cn/（讯飞：语音）
4、阿里云EThttps://et.aliyun.com/index（阿里：城市大脑）
一、需求
1、目前我们需要通过摄像头 精准的捕获视频监控中人脸（要求精度高）
2、批量捕获人脸进行 人脸识别
3、在人脸矩形框中实时显示人员相关信息
二、技术难点
1、百度人脸识别 只是需要通过Image 图片通过开发接口发送，返回识别人物，所以前提还是要先做到人脸在视频中动态捕捉。
2、视频播放需要高效流畅播放，请求接口的效率是否影响视频监控友好展示。
三、技术选型
1、为了解决 视频中人脸动态捕捉，选用Emgu CV 是开源 框架 Open CV 的Net 版本，可以人脸精准抓取。
emgu CV 官网：http://www.emgu.com/
对于Emgu CV 的详细信息，请百度。
2、百度人脸识别，接口完善，人脸识别精准度高，可以很好的做到人脸识别。
百度人脸识别接口文档：http://ai.baidu.com/docs#/Face-Csharp-SDK/top
四、技术准备
1、到emgu cv 的官网下载 最新的emgu CV 版本，因为版本间差异较大，所以在百度搜索时候，会发现很多文章代码是无法直接copy的。
2、安装emgu cv 的最版本
请仔细查看 solution 文件夹，里面有对应solution 文件，（在windowDeskTop文件夹里面 ）选择Emgu.CV.sln打开，就可以看到Emgu.CV.Example（Emgu.CV 的Demo）。
3、我们需要将 FaceDetection（人脸精准查找Demo）和VideoSurveilance（视频动态抓捕实现矩形框）两个Demo 做结合
4、到百度开发者中心注册成为开发者，并且获取开发者。
5、下载百度AI 开发平台 对应的SDK（已经封装过，可以减少开发工作量），或者直接进行Api对接。
五、实现
先上实现效果，相关个人信息如头像、还有姓名和电话都被我处理过了。
1、准备好摄像头，连接没问题就开始敲代码了。
2、在百度人脸库建立自己的人脸素材，这个要求要精准，比较适合就是员工的工牌相片，就是一寸或者两寸的照片那种。
详细方法 百度提供SDK 已经有了，就不多作介绍了。其中 自定义的 Uid（用户id，用于唯一码）、group （人才组）、userInfo（用户信息，作为人脸识别返回信息显示）比较关键。
sdk 下载地址：http://ai.baidu.com/sdk，下载完成将如图中 dll 引用到自己的类库中。
以下方法是我简单改造过了。
我做了一个简单的人脸库添加 工具，可以进行简单人脸库操作
3、选择VideoSurveilance 做改造，上代码。
其中
void ProcessFrame(object sender, EventArgs e) 方法 是关键，里面就是具体操作人脸识别具体应用。
将 FaceDetection 中的相关内容copy 到VideoSurveilance 项目中，其中 haarcascade_frontalface_default.xml 用于 人脸检测，DetectFace.cs 是具体检测人脸方法。
核心代码介绍
获取人脸矩形框，对应的xml 文件要放在根目录下（winform就是 在bin文件夹中）
DetectFace.Detect(image , "haarcascade_frontalface_default.xml", "haarcascade_eye.xml", faces, eyes, out detectionTime);
faces 就是返回的 人脸检测内容， foreach (Rectangle face in faces) 对它进行动态获取人脸，在视频中画出来就可以了
// 调用百度人脸识别接口，该方法 SDK 已经有了，我做了一些简单的封装，就是把截取到的矩形头像发送给百度去识别，这个识别是基于自己在百度建立的人脸库
FaceIdentifyModel MoreIdentifyInfo = FaceAPI.FaceIdentify(rectImage1, tb_Group.Text.Trim(), 1, 1);//人脸识别 一个人的识别效果比较好
完成上述工作，人脸识别就完成了，测试过，只要人脸库中的素材清晰，识别基本在99% 左右。