dlib 和虹軟 arcface要做人臉識別前都需要先檢測人臉，要不然後續提取不到人臉特徵人臉特徵比對時，建議將需要識別的
人臉特徵庫預先載入到記憶體，這樣可以加快速度（當然也占用比較大的記憶體）在使用 dlib 做人臉檢測時要注意，人臉方向和
螢幕方向不一致時檢測不到人臉（虹軟 arcface 不存在這個問題），如果不一致，需要將的人臉方向轉為和螢幕方向一
搞這麼多驗證資料）。
庫的引用直接安裝文件操作即可。虹軟 arcface 做人臉識別時，要使用人臉檢測時的人臉角度，要不然提取不到人臉特徵，
可以參考一下**說明
dlib測試結果機型 一次人臉檢測耗時 一次乙個人臉特徵提取耗時 一次人臉特徵比對耗時
堅果 u1 280毫秒左右 6800毫秒左右 0.03毫秒左右
堅果 pro 293毫秒左右 1060毫秒左右 0.002毫秒左右
虹軟測試結果機型一次 人臉檢測耗時 一次乙個人臉特徵提取耗時 一次人臉特徵比對耗時
堅果 u1 43毫秒左右 943毫秒左右 0.883毫秒左右
堅果 pro 220毫秒左右 314毫秒左右 0.308毫秒左右
從該測試可以看出 dlib 和 虹軟 arcface 的優缺點，兩個的效能瓶頸都在人臉特徵提取，dlib尤為突出。相對比dlib，虹軟
arcface更適合於手機端平台。
虹軟 ArcFace 與 Dlib 人臉識別對比
通過搜尋，目前發現，開源或免費支援離線的方案也有不少。目前初步考慮虹軟 arcface和dlib。通過官方的demo 和 網上的資料，寫了個工程，也可以在這裡看。這裡說一下要注意的 攝像頭是使用了 opencv 來處理的，這裡可能會涉及到預覽圖和螢幕方向不一致的情況，我主要是通過一下 處理 轉換矩陣...
虹軟人臉識別Android Sample Code
afr fsdkinte ce engine new afr fsdkengine 用來存放提取到的人臉資訊,face 1 是註冊的人臉，face 2 是要識別的人臉 afr fsdkface face1 new afr fsdkface afr fsdkface face2 new afr fsd...
虹軟人臉識別C demo
同理新增附加庫目錄，如下圖所示 附加依賴項 將兩個dll複製到程式執行的目錄裡面 按照上面的步驟配置完環境後，接下來進行測試 的讀取要用到opencv，我就假設大家opencv配置均不存在問題 下面的 為我參考的官方給的一些資料，但是我用的opencv是3.4的，因此程式有些小小的改動，具體可參考如...