フルバージョンへのArcSoftのPythonインタフェースの最新バージョン
オープンソースの顔検出、識別、多くの現在のモデルは、多くのパートナーは、小ピットの多くを踏ん。私は紙が99.8正解率までだった理由を、正確率ダウン彼らの実際の使用が良くないような小さな不思議を持っている多くの中古DLIBの顔認識とfaceネットのパートナーを持っていると信じて、さらに少ない100人に実装します顔認識は、多くの場合、主な理由は、顔認識と顔国内のギャップの訓練サンプルモデルから来ているこの現象によって引き起こされる現象誤認されています。そのため、直接使用するプロジェクトを作るために使用されるモデルのこれらの一見高い精度は、精度のDLIBとfaceネットは理想的ではない、絵の出席の人々の何百もの使用に二つのモデルのパフォーマンスをテストするには十分ではありません。
総合比較が使用ArcSoftの顔認識インターフェースは、オープンソース、国内の認識精度が最良の選択であることがわかりました。
残念ながら、現在ArcSoftが一時的にケースのArcSoftインタフェース、同様の記事が、ステレオタイプ、基本的には同じコードが繰り返し再生、完全なコールArcSoftのことはできなかったのpythonインタフェースコード、現在、インターネットだけでなく、いくつかの使用Pythonのコールを提供していませんPythonインタフェース機能名もすべての機能を自由に定義されている簡単で覚えておくべきではありません、ヒント、コードセクション無理も繰り返しコーディングなし使用pycharm開発クラスのメンバ関数がありません...それは現在公開スタガーに耐え難いPythonのAPIインタフェースであります最後のミスアライメント、特別に数日の時間とArcSoftの現在のバージョンのすべての機能が使いやすいインターフェースを完全なPythonのAPIを書くこと。
出発点
基本的に、ダウンロードの依存関係にSDKのC / C ++のバージョンを選択するのArcSoftの公式ウェブサイトの必要性に行き、ArcSoftのダイナミックリンクライブラリを呼び出すためにctypesを利用するPythonインタフェース。Cのコードに設けられ、デモ・コードのアークソフト/ C ++バージョンは、インターフェースのこのPythonの関数名とArcSoftの関数名が同じで基本的に同じであり、基本的な構造は、デモ・コードのPythonのC / C ++バージョンであるdemo.py翻訳。
コード住所：ArcFace-Pythonの
場合は、それに星を与えるコードのヘルプ！
最適化のポイント
1.クラスオブジェクト、便利Pythonの印刷オブジェクトを直接アークソフトによって返された情報の結果を見ることができ、コードを書くときpycharmプロンプト情報を提供することができるすべてのメンバ変数の印刷特性及び構造を書き換え。
【0002】【従来の着信画像はこのように使用されたArcSoftエンジンへのPythonインタフェースにおけるこの他のブログへ：
frame_byte=bytes(frame.data)
frame_byte_p=cast(framebyte,c_ubyte_p)
しかし、それ以上に変更することができます。 frame.ctypes.data_as(POINTER(c_ubyte))
これは、この段階で消費されるバイトのストリームにnumpyの画像を縮小します
ご注意ください
1.現在のインターフェイスは、SDKの最新ArcSoftの（2.2）C / C ++バージョンをダウンロードする必要があります。
2.アークソフトC / C ++インタフェースの支持体は、多くの画像フォーマットを通過するが、PythonのOpenCVの使用画像処理を行って基本的にしている（numpyの画像がcv2.imread（）が得られる）ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8このフォーマット、およびデフォルトこのインタフェースを使用して写真は、この形式を使用しています。直接ピップを搭載していない場合は、このインターフェースので依存OpenCVの、。
3. ArcSoftの機能は、ステータスコードは値がその関数の実行エラーを示す、MOK（0の値）でない返した場合、あなたは文書ドキュメントを制御することができ、適切な使用を確保するために作業ステータスコードを実行するために決定し、ステータスコードでボックスを返しますエラー制御コードインタプリタ。
それはアクティベーションを行います4.あなたがネットワーキングへのコードのニーズを最初に実行するときは、成功した起動後の最初の実行は、このファイルが後である場合には、アクティベーションコードを実行することはできません、ArcFace64.datファイルを取得します。
入ってくるピクチャ機能の動作に関連する5は、切断されていない場合は4の整数倍に画像の幅は、事前に行う必要がありますことを確認し、またはサイズ変更操作を行います。
6.現在の既定のピクチャーモード検出あなたがビデオ顔検出エンジンを実行する必要がある場合に、顔のプロパティ値は常に、あなたは、トラッキングモードを表す関数のASF_DETECT_MODE_IMAGE変更ASF_DETECT_MODE_VIDEOを初期化することができますので、顔検出を減らし、空faceIDこの場合に返さ消費、および顔情報は、ビデオ顔認識に有用である値を、faceIDなり、繰り返し抽出顔認識を減らすことができます。
固有値と顔検出の7特性が失敗する可能性があります。ホンと特徴抽出ソフトウェアは、顔がぼやけている場合、これらの機能の顔領域抽出特性決意動作を行う、あるいはバイアスされていない顔の座標位置を提供し、低い信頼度のリターン81925（顔特徴検出結果になります）エラーコード。だから、リターン・ステータスコードに注意を払うようにしてください。
8.そこ二つのアークソフトは、顔検出位置と角度の情報記述されたオブジェクトであるASF_SingleFaceInfo（片面情報）ASF_MultiFaceInfo、顔認識処理の（複数の顔情報）は、ヒトの顔を検出することで、その後の顔特徴量情報を抽出特徴量の情報と、次に類似度を比較します。アークソフト者が顔検出返すASF_MultiFaceInfoオブジェクト（偶数のみの人を検出する場合）、顔特徴抽出機能情報、入力する必要がある ASF_SingleFaceInfoオブジェクトので、特徴抽出情報、必要に応じて ASF_MultiFaceInfo情報が構成されているASF_SingleFaceInfoオブジェクトの特徴量を抽出するために、特徴量抽出機能に加えて、のような他の顔アークソフト抽出特性：生体内検出、3D機能の顔角度の年齢/性別の識別は、に供給されるASF_MultiFaceInfo物体が、生体は、順番に検出される単一の大きな画像を必要とします唯一のリターンを超えては不明である、生体を検出し、3Dの角度は、単一の大きな画像を検出したときに人間の顔の値の4 3Dパースペクティブにまで戻ることができ、これらの場所は、良好な制御ではないかもしれない、あなたは注意を払う必要があります。