13.人脸识别集成实战

深度篇 | 人脸识别全pipeline(检测→对齐→特征提取→比对)、三大SDK对比(Face++/虹软/百度)、Camera2+ImageReader最佳采集时机、本地vs云端比对权衡、特征向量本地存储方案。

目录介绍

• 1. 案例引入
  • 1.1 戴口罩后人脸识别通过率从98%暴跌到40%
  • 1.2 顺藤摸到根因
  • 1.3 我们要回答什么
• 2. 架构概览
  • 2.1 人脸识别全pipeline
  • 2.2 Android端人脸识别的系统定位
• 3. 人脸检测
  • 3.1 检测算法的演进(Viola-Jones→MTCNN→BlazeFace)
  • 3.2 Android端检测方案的选型
  • 3.3 多人脸场景下的最优帧选择
• 4. 人脸对齐与预处理
  • 4.1 关键点定位与仿射变换
  • 4.2 光照归一化与图像增强
• 5. 特征提取与比对
  • 5.1 特征向量的数学本质
  • 5.2 余弦相似度 vs 欧氏距离的选型
  • 5.3 阈值设定策略(安全性与通过率的权衡)
• 6. 三大商用SDK对比
  • 6.1 Face++ SDK集成与限制
  • 6.2 虹软ArcFace离线SDK
  • 6.3 百度AI SDK
  • 6.4 选型决策矩阵(离线能力/识别率/成本/活体检测)
• 7. 图像采集优化
  • 7.1 Camera2+ImageReader的最佳采集时机
  • 7.2 高质量人脸图像的质量评估(模糊度/角度/遮挡)
• 8. 本地vs云端比对
  • 8.1 延迟与带宽的实测数据
  • 8.2 混合策略：本地粗筛+云端精比
• 9. 人脸库本地存储
  • 9.1 特征向量+SQLite/Realm存储方案
  • 9.2 万级人脸库的检索性能
• 10. 综合案例串讲
  • 10.1 案例真相揭晓
  • 10.2 设计哲学回扣
  • 10.3 人脸识别速查表

📝 本文待完善，敬请期待。