废话不多说直接上图在这里插入图片描述这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图在这里插入图片描述在这里插入图

目前我们的应用内使用了ArcFace的人脸检测功能，其他的我们并不了解，所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得集成ArcFaceFD的集成过程非常简单在ArcFaceFD的文档上有说明支持的系统为

虹软人脸识别引擎Android的Demo演示，可以直接下载使用。下载地址：https://github.com/asdfqwrasdf/ArcFaceDemoReadMe：工程如何使用？1.下载代码:gitclonehttps://github.com/asdfqwrasdf/ArcFaceDemo.git或者直接下载压缩包2.前往官网申请appid和sdkkey。链接描述修改ArcFaceDem

目前我们的应用内使用了ArcFace的人脸检测功能，其他的我们并不了解，所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得集成ArcFaceFD的集成过程非常简单在ArcFaceFD的文档上有说明支持的系统为

目前我们的应用内使用了ArcFace的人脸检测功能，其他的我们并不了解，所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得集成ArcFaceFD的集成过程非常简单在ArcFaceFD的文档上有说明支持的系统为

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虹软官网：http://www.arcsoft.com.cn/登录后要实名认证才可以使用sdk。下图这两个是我选择的，window版本地开发测试，linux版是生产环境使用。1.保存激活码，下载sdk包。2.将动态链接库.dll或.so放在java.libary.path目录(否则执行时会报错)（不知道可以打印出目录：System.out.println(System.getProperty("j

环境：win7以上VS2013以上sdk版本：ArcFacev2.0x86x64平台Debug、Release配置都已通过编译下载地址：https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_CSharp.git配置过程:到虹软官网下载SDK2.0版本，点击下载解压下载的x86或x64的zip包，本Demo以x64为例在这里插入图片描述选择平台，如：在这里插入图片

引言如今，基于人脸的技术和话题可以说是炙手可热，基于大数据和人工智能的人脸识别更是突破了我们的想象力的极限，如果应用中不能集成人脸识别，那就太跟不上潮流了。人脸识别是一个算法密集型的项目，如果自行开发，需要很深厚的数学功底和算法底蕴，成本较高，我一个做C#的，自问没有那么高的水平能够写出那么复杂的算法，即使能，我们的算法能和其它公司相比吗。不过好在现在是一个互联网时代，自己开发不行，那么使用其它现

最近在研究虹软家的arcface人脸识别demo，现在就给大家分享一下官方的demo**工程如何使用？

人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程(pytorch)简述ArcFace的原理ArcFace代码部分后续使用:简述ArcFace的原理人脸识别的步骤分为人脸目标检测->特征提取->特征对比在训练特征提取器的时候

旨在将虹软人脸识别SDK的模板化操作封装，并结合RxJava2，带给开发者流畅的开发体验项目地址：https://github.com/ZYF99/RxArcFace关于虹软人脸识别SDK虹软人脸人脸识别SDK：ArcFace

于是我就用C++编写了一套人脸检测与识别的程序，在这套程序中，人脸检测模块使用的是libfacedetect，这个模块了还包含了人脸对齐的功能，人脸特征向量提取模块使用的是arcface，此外我还提供了人脸关键点检测模块

目录：人脸识别介绍损失函数发展SoftmaxlossCenterlossTripletlossL-softmaxlossSphereFace(A-Softmaxloss)CosFace(AM-Softmaxloss)ArcFaceloss人脸识别流程相似度生成训练图片数据采样网络模型训练使用摄像头实时检测人脸识别介绍MTCNN实现人脸检测，回答了“是不是人脸”和“人脸在哪”的问题，接下来人脸识别要

使用Arcface时需要安装bcolz，【机翻】bcolz提供了可以在内存和磁盘上压缩的列式分块数据容器。列存储允许高效地查询表，以及廉价的列添加和删除。

注册成为虹软开发者进入虹软AI开发平台，注册账号，然后填写个人信息登陆后进入应用管理点击创建应用填写信息：接下来添加sdk选择sdk，人脸识别选择ArcFace选择人脸识别sdk的版本，点击确定添加sdk

等最近看arcface的pythondemo的时候，发现都是用ctypes做的接口，感动的泪流满面。。。。深刻体会：数据出错的时候，请先检查结构体是否对齐

:AdditiveMarginSoftmaxforFaceVerificationAAM:FaceRecognitionviaCentralizedCoordinateLearningArcFace:ArcFace

python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo主要功能,1.人脸识别2.人脸特征提取3.特征比对4.特征数据存储与比对其他特征没有添加face_class.py复制代码fromctypesimport*#人脸框classMRECT(Structure):_fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'

0.使用方法:进入/ArcSoft_ArcFace_Android_V3.0/samplecode/,该目录下放置了我项目的服务器、Android客户端、数据库源文件，自己部署就行。

ArcFace/InsightFace使用自己数据训练/验证过程(3)接上一章内容ArcFace/InsightFace使用自己数据训练/验证过程(2)文章所需脚本文件下载地址(六)训练进入src目录，

https://arxiv.org/abs/1907.12256作者提出该方法的动机：在使用MobileFaceNet从头训练使用ArcFaceloss，使用小的输入尺寸，模型难以拟合（所以作者提出了Li-ArcFace

在IJB-C测试集上，RetinaFace将ArcFace在人脸认证（faceverification）上进一步提升（TAR=89.59%FAR=1e-6）。这表示更好的人脸定位可以显著提升人脸识别。

ArcFace2.0API目前支持多种图像格式：BGR24、NV21、NV12、I420、YUYV（Android、IOS只支持其中的部分）。接下来将开始介绍这几种图像格式以及部分转换方式。

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ArcFace2.0API目前支持多种图像格式：BGR24、NV21、NV12、I420、YUYV（Android、IOS只支持其中的部分）。以下介绍这几种图像格式的内存排列方式。

源代码传送：https://github.com/itboyst/ArcSoftFaceDemo开发环境准备：###开发使用到的软件和工具：-Jdk8、mysql5.7、libarcsoft_face.dll(so)、libarcsoft_face_engine.dll(so)、libarcsoft_face_engine_jni.dll(so)、idea-注：libarcsoft_face.dl

为什么用ArcFace前一篇文章已经提到了问什么不能直接用softmaxloss做损失，是因为类与类之间交界处不容易分开，而centerloss能把他分开是因为缩小了类内距，就是给每一个中心点，让每个类中的特征点无限向中心点靠拢

ArcFace提出了一种新的监督信号，即加性角度裕度(ArcFace)，它具有比已有

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、获取SDK1.进入ArcFace2.0的申请地址https://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html2.

多目标联合路线基本结构ArcFace主干网络+Unet语义分割网络，分类+分割多目标联合训练。

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）和人脸检索（1：N），根据应用场景可选择人脸检索分为小型网络（检测100人内），中型网络（

java人脸识别虹软ArcFace2.0，javaSDK使用、人脸信息识别（年龄、性别）虹软产品地址：http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace

首先到虹软人脸AI开放平台https://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html?

本章主要讲述unity开发中，人脸识别SDK的选择以及调用，实现简单的图片检测。[本Demo案例链接地址](https://download.csdn.net/download/qq_25542475/11241242)一人脸识别引擎（一）集成WebAPI目前以百度AI，腾讯等的互联网公司提供了基于WEBAPI的集成方式，可以通过HTTP的方式提交识别请求，识别结果通过JSON串的方式返回。基于H

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简介：虹软中国提供了免费的SDK供用户使用或进行二次开发，可在其官网http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html注册下载。

ArcFaceSharpArcFaceSharp是ArcSoft虹软ArcFace2.0SDK的一个C#封装库，为方便进行C#开发而封装。欢迎Start&Fork。

对于CosineFace、MobileFaceNet、ArcFace、CombinedMarginloss这四种损失函数，都是为了提高人脸识别的分类效果，在原有softmaxloss进行改进的。

https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/82484数据集:随机采样400个id，包括有两个id和110个新鲸鱼的，训练集：除了新鲸鱼外的所有图像使用水平翻转将id加倍模型使用了boundingbox以及landmark使用了RadekOsmulski的注解(https://www.kaggle.com/c/

第一版踩了无数的坑,终于第二版把坑全添了,这次更新可以正常获取人脸数,角度,代码可读性更高,继续更新中第三版已发出https://www.cnblogs.com/wxt51/p/10125460.htmlimage.pngface_class.py1fromctypesimport*2#人脸框3classMRECT(Structure):4_fields_=[(u'left1',c_int32),

(2)在MS1M数据集上，ResNet50/ResNet100+ArcFace,精度高，问题：手机端高时延(3)在MS1M数据集上，MobileNet/ShuffleNet/MobileFaceNet/

环境：win7以上VS2013以上sdk版本：ArcFacev2.0x86x64平台Debug、Release配置都已通过编译下载地址：https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_CSharp.git配置过程:到虹软官网下载SDK2.0版本，点击下载解压下载的x86或x64的zip包，本Demo以x64为例选择平台，如：，将libarcsoft_fac

最近在研究虹软家的arcface人脸识别demo，现在就给大家分享一下官方的demo**工程如何使用？

对于该需求，我推荐虹软视觉开放平台的ArcFace3.0，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

ArcFace3.0SDK自上线以来，凭借全新迭代的人脸识别、活体检测、人脸属性分析等核心算法的优异性能，及免费、离线的特性，已经成为广大开发者落地AI应用的利器。

分类器ArcFace、ArcLoss在MNIST数据集上的实现和效果写在前面:  前一篇文章（电梯直达）给大家介绍了CenterLoss，本文将带领大家认识一下ArcFace（ArcLoss、Insightface

文章目录1、概要2、SoftmaxLoss3、CenterLoss4、A-SoftmaxLoss5、L-SoftmaxLoss6、CosFaceLoss7、AM-Softmax8、ArcFace/InsightFace9

第二：AirFace：提出一个新的loss函数——Li-ArcFace，将Arcface中的余弦函数改成线性函数，在低维嵌入特征学习

可以继续摸鱼了，开熏~~~~~~（吐槽大会王建国语气~）分布式训练参考：单卡pytorch版本的Arcface代码参考：俺也是在这上面修改的，谢谢这位大哥的repohttps://github.com/