Jetson 开发系列：离线低延迟的人脸识别方案
最近，在 Jetson 上探索构建离线、低延迟的智能对话助手，欢迎感兴趣的朋友一起交流。
上篇调研了语音识别和语音合成解决方案。
本篇继续探索人脸识别的离线部署方案。
1. CompreFace
关于 CompreFace 的优势和使用方法，之前出过一篇教程：手把手搭建免费的人脸识别系统，支持REST API。
CompreFace 是一套开源的人脸识别解决方案，功能包括：人脸识别、人脸验证、人脸检测、人脸关键点检测、面具检测、头部姿势检测、年龄和性别识别等。
遗憾的是，它依赖 AVX 指令集，因此 arm 架构的板子上无法部署，只好放弃。
你可以在终端使用如下命令试试看：
lscpu | grep avx
2. face_recognition
号称世界上最简单的人脸识别库，底层依赖dlib。
如果需要使用 GPU 推理，由于 Jetson cuda的 bug，需要重新编译 dlib，详情可参考作者的博客。
一键安装：
pip install face_recognition
使用也非常简单，比如：
人脸检测：
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
人脸识别：
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
唯一的缺陷是：没有检测框的得分，难以实现后处理。
3. Insightface
Insightface 是一个强大的开源人脸识别项目，涵盖了各种人脸相关的应用。
一键安装：
pip install insightface
insightface 从 0.2 版本开始，推理后端从 MXNet 切换到了 onnxruntime。
不过在 Jetson 上，只支持 CPU 推理，无法使用 onnxruntime-gpu 推理。
如果需要使用使用 GPU，需要自行编译，但要确保 onnxruntime-gpu, cuda, cudnn 三者的版本对应，否则会报错。PS：这个坑，有趟过的小伙伴欢迎交流啊。😊
不过，倒是可以用 tensorrt 对 ONNX 模型进行推理加速，我们下篇再聊。
本篇，我们暂且先使用 CPU 来跑跑看：
import cv2
import numpy as np
from insightface.app import FaceAnalysis
app = FaceAnalysis(name='buffalo_sc')
app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
img = cv2.imread('data/images/1.png')[:, :, ::-1]
faces = app.get(img)
print(len(faces))
官网提供了模型列表，示例代码中用的是小模型。
返回的结果中有哪些字段：
dict_keys(['bbox', 'kps', 'det_score', 'embedding'])
其中，返回的 embedding 是没有归一化的，记得在保存到向量库之前进行归一化处理：
feature = np.array(face['embedding'])[None, :]
feature = feature / np.linalg.norm(feature, axis=1, keepdims=True)
(640, 640)的图像推理耗时怎么样？
同一张图像，分别测三次：
'buffalo_sc’模型：没有人脸矫正和属性预测
0 Time taken: 0.40
1 Time taken: 0.39
2 Time taken: 0.39
'buffalo_s’模型：加上人脸矫正和属性预测
0 Time taken: 1.51
1 Time taken: 1.50
2 Time taken: 1.50
因此，为了兼顾推理速度，只好选择阉割版的buffalo_sc。
写在最后
本文为离线低延迟的人脸识别，提供了几种解决思路，更多方案，欢迎评论区交流。
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原文地址：https://blog.csdn.net/u010522887/article/details/142841602
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