C#开发实录：基于免费SDK实现人脸识别应用开发
随着人脸识别技术应用范围不断扩展，如何在Windows C#上基于免费SDK实现人脸识别应用开发，正成为开发者们关心的话题之一。
对于该需求，我推荐虹软视觉开放平台的ArcFace 3.0，免费、离线且可商用，包含人脸识别、活体检测、年龄检测、性别检测等丰富功能，算法鲁棒性强，接入门槛低，同时支持Windows、iOS、Android（包含Android10）、Linux，是广大开发者落地AI应用的利器。
为帮助开发者快速上手，虹软工程师团队针对C#开发打磨了一期课程，以技术解析和专项答疑等形式帮助开发者解决难题。建议有兴趣尝试ArcFace3.0的C#开发者可以提前学习，在实际开发中可事半功倍。
本期课程要点如下，查看完整课程视频请点击文末视频链接：
一、要点一【3分钟跑通C# demo】
课程基于虹软人脸识别SDK包中提供的示例代码，以实操的形式介绍了如何快速接入使用。接入过程在课程视频中有详细介绍。建议观看视频后自行尝试配置，即可对虹软人脸识别技术有一个初步的了解。
Demo配置过程如下：
1. 下载Demo
2. 检查本地系统环境是否符合要求：
- .NET Framework 4.5.1及以上
- Microsoft Visual C++ 2013 运行库
3. 在虹软视觉开放平台下载SDK，获取APPID、SDKKEY
4. 配置运行Demo：
a.在App.config文件中配置APPID、SDKKEY
b.将SDK lib文件夹中dll文件拷贝到运行根目录下
c.如本地.NET Framework的版本高于4.5.1，直接修改项目的目标框架
二、要点二【ArcFace重点接口及参数介绍】
1．引擎初始化接口：ASFInitEngine()
【说明】
引擎初始化接口用于初始化引擎，初始化中的参数设置用于定义引擎的属性和算法功能组合，与算法能够呈现出的效果息息相关。
初始化失败时，根据错误码查询原因即可。参数设置是开发者最关心的核心问题，也是保障在实际应用场景中最大化发挥算法效果的关键。视频中主要介绍以下几个参数在实际场景下如何应用。
【重要参数说明】
- detectMode（检测模式）:
ASF_DETECT_MODE_VIDEO video模式：适用于摄像头预览，视频文件识别
ASF_DETECT_MODE_IMAGE image模式：适用于静态图片识别。
- detectFaceScaleVal（最小人脸尺寸）：代表人脸尺寸相对于图片长边的占比，数值越大，能检测更小的人脸，效值范围[2,32]，video模式推荐值为16，image模式推荐值32。
- combinedMask（算法功能组合）：建议根据具体业务合理选择算法功能组合，如果功能选择越多，占用的内存越大。
2．人脸特征提取接口：ASFFaceFeatureExtract()
【说明】当人脸检测完成时，可以根据获取的人脸信息通过此接口进行对应人脸的特征提取。
【重要参数说明】
- faceInfo：特征提取需要单张准确的人脸位置和角度，否则可能会报81925。
- featureFeature：算法返回的人脸特征值，包含特征byte数组及特征长度，特征数据库存取操作应存取特征byte数组。
3．人脸属性检测：ASFProcess()
【说明】人脸检测成功后，可以根据人脸信息通过此接口检测人脸属性，如年龄、性别等。
【重要参数说明】
- combinedMask：只支持引擎初始化时指定需要检测的功能，如引擎初始化时，mask指定为年龄和性别，则不能检测3D角度等其他属性。
- 支持的属性：ASF_AGE（年龄）、ASF_GENDER（性别）、ASF_FACE3DANGLE（3D角度）、ASF_LIVENESS（RGB活体）。
- Process() 检测后可根据ASFGetXXX()接口获取对应属性检测结果。
三、要点三【视频流识别和活体检测】
下图为常见视频流识别和活体检测的逻辑流程图：
【多线程策略】
- 主线程：包含人脸追踪以及画面预览功能。
- FR线程：用于人脸特征提取和特征搜索。
- 活体线程：用于人脸活体检测。
【优化策略】
- FaceID：根据FaceID标识一个人，从进入画面到离开画面，对这一人脸只做一次识别即可，大大降低系统资源占用。
- 尝试次数：同一张人脸，特征提取失败可以做有限次数的尝试，提高交互效果。
四、要点四【常见问题答疑】
1. 多线程调用问题
a. 同一个引擎可以使用多线程调用不同算法。
b. 多线程调用同一个算法接口需要启用不同的引擎。
2. VIDEO和IMAGE模式的区别
VIDEO模式：
a. 对视频流中的人脸进行追踪，人脸框平滑过渡，不会出现跳框的现象。
b. 用于预览数据的人脸追踪，处理速度快，可避免出现卡顿问题。
c. 在视频模式引入faceId帧，该值用于标记一张人脸，当一个人脸从进入画面直 到离开画面，faceId 值不变。可用于业务中优化程序性能。
IMAGE模式：
a. 针对单张图片进行人脸检测精度更高。
b. 在注册人脸库时，我们建议使用精度更高的IMAGE模式。
3. 非托管内存的操作
C#调用C++ SDK接口，有些传参需要以Intptr的形式。
a. 复制前应先为Intptr申请内存；
b. 当IntPtr不使用时，需要及时手动释放。
4. 人脸特征数据库的存储
人脸特征提取接口返回的featureFeature对应ASF_FaceFeature，数据库存储应将ASF_FaceFeature .feature转化为byte[]再进行数据库存储，featureSize表示byte[]的长度。
5. SDK dll文件的引用方法（使用DllImport方法）
a. 使用相对路径，将dll直接放到执行目录下（web程序不建议使用）；
b. 使用绝对路径；
c. 将dll文件放到系统盘Windows下的System32文件夹下；
d. 为dll文件所在文件夹添加环境变量。
对完整课程视频感兴趣的开发者，可以点击下文课程视频链接观看。
https://ai.arcsoft.com.cn/course/mobile/index.html