C#版免费离线人脸识别之虹软ArcSoft V3.0(推荐)

C#版免费离线人脸识别之虹软ArcSoft V3.0(推荐)攻略

1. 介绍

在人工智能与计算机视觉领域中，人脸识别是重要的技术之一。而虹软ArcSoft人脸识别引擎是国内较为流行的人脸识别引擎之一。本篇攻略介绍如何通过C#调用虹软ArcSoft V3.0的免费离线人脸识别SDK，实现人脸检测、人脸特征提取、1:1人脸比对和1:N人脸搜索等功能。

2. 环境准备

本篇攻略基于Windows平台和Visual Studio 2017环境。具体需要准备以下环境：

• Windows 7以上操作系统
• Visual Studio 2017以上版本
• 虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK
• C#版虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK封装库

3. 安装虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK

请先前往虹软官方网站下载并安装虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK。

4. C#版虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK封装库使用示例

在完成虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK的安装后，我们可以使用C#版虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK封装库来调用SDK进行开发和测试。

下面是C#版虹软ArcSoft V3.0免费离线人脸识别SDK封装库的使用示例，包含了人脸检测、人脸特征提取、1:1人脸比对和1:N人脸搜索等功能：

using ArcFaceSharp;
using System;
using System.Drawing;
using System.IO;

namespace ArcFaceSharpTest
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 初始化引擎
            ArcFaceEngine engine = new ArcFaceEngine();
            int errorCode = engine.Init("AppId", "SdkKey");
            if (errorCode != 0) throw new Exception($"初始化引擎失败，错误码：{errorCode}");

            // 人脸检测
            using (Bitmap bitmap = new Bitmap("TestImage.jpg"))
            {
                AsImage asImage = new AsImage(bitmap);
                AsDetectFaceResult detectResult = engine.DetectFace(asImage);
                Console.WriteLine($"人脸检测结果：{detectResult.FaceNum}个人脸");
                foreach (var faceInfo in detectResult.FaceInfos)
                {
                    Console.WriteLine($"人脸坐标：({faceInfo.Left},{faceInfo.Top},{faceInfo.Right},{faceInfo.Bottom})");
                }
            }

            // 人脸特征提取
            byte[] faceFeature;
            using (Bitmap bitmap = new Bitmap("TestImage.jpg"))
            {
                AsImage asImage = new AsImage(bitmap);
                AsDetectFaceResult detectResult = engine.DetectFace(asImage);
                if (detectResult.FaceNum == 1) // 只有一个人脸
                {
                    AsFaceFeature feature = engine.FaceFeatureExtract(asImage, detectResult.FaceInfos[0]);
                    faceFeature = feature.FeatureData.ToArray();
                    Console.WriteLine($"人脸特征提取成功，特征向量维度：{feature.FeatureData.Count}");
                }
                else
                {
                    throw new Exception("人脸数量不为1，无法提取人脸特征");
                }
            }

            // 1:1人脸比对
            using (Bitmap bitmap1 = new Bitmap("TestImage1.jpg"), bitmap2 = new Bitmap("TestImage2.jpg"))
            {
                AsImage asImage1 = new AsImage(bitmap1);
                AsDetectFaceResult detectResult1 = engine.DetectFace(asImage1);

                AsImage asImage2 = new AsImage(bitmap2);
                AsDetectFaceResult detectResult2 = engine.DetectFace(asImage2);

                if (detectResult1.FaceNum == 1 && detectResult2.FaceNum == 1) // 两张图片各只有一个人脸
                {
                    AsCompareResult compareResult = engine.FaceCompare(asImage1, detectResult1.FaceInfos[0], asImage2, detectResult2.FaceInfos[0]);
                    Console.WriteLine($"1:1比对结果：相似度{compareResult.Score}");
                }
                else
                {
                    throw new Exception("两张图片的人脸数量不为1，无法进行1:1比对");
                }
            }

            // 1:N人脸搜索
            byte[] targetFeature = faceFeature; // 以前面提取的人脸特征向量作为目标特征
            using (FileStream msmFile = new FileStream("msm.bin", FileMode.Open, FileAccess.Read))
            {
                byte[] feature = new byte[1960]; // 虹软ArcSoft V3.0人脸识别SDK提取的人脸特征为1960字节
                while (msmFile.Read(feature, 0, 1960) == 1960) // 循环读取人脸特征向量
                {
                    double similarity = engine.FaceCompare(targetFeature, feature); // 计算相似度
                    if (similarity > 0.8) // 相似度阈值
                    {
                        Console.WriteLine($"1:N搜索结果：匹配成功，相似度{similarity}");
                    }
                }
            }

            // 释放引擎
            engine.Dispose();
        }
    }
}

5. 附录

本篇攻略中给出的示例代码均来源于GitHub，感谢GitHub用户tomaszzm的分享。