适用场景特点

• 网络：无网、局域网等情况，无法连接公网。如政府单位、金融保险、教育机构等。

• 安全：行业特点所带来的人脸数据敏感性，即使可以连接公网也不可请求。

• 速度：由于各地网络线路、机房部署等诸多原因，网络请求速度存在不可控因素。

• 稳定：需要尽可能避免网络抖动、机房故障等影响，进一步控制可用性影响因素。

规格信息

• 包大小：~ 100M

• 最小人脸检测大小：50px * 50px

• 可识别人脸角度：yaw ≤ ±30°, pitch ≤ ±30°

• 检测速度：100ms 720p*

• 追踪速度：30ms 720p*

• 人脸检测耗时：< 100ms

• RGB图片特征抽取耗时：< 300ms

• RGB活体检测耗时：< 200ms

• 近红外活体检测耗时：< 50ms

• 3D结构光活体检测耗时：< 50ms

• 1万本地人脸库检索速度：< 400ms

离线人脸检测与追踪

可在设备端，离线实时检测视频流中的人脸。同时支持处理静态图片或者视频流，并对当前检测到的人脸持续跟踪，动态定位人脸轮廓，稳定贴合人脸。

离线质量控制

在人脸检测及追踪过程中，实时校验人脸的姿态角度、遮挡、清晰度、光照条件，符合质量条件的人脸图片才会被采集。

离线人脸采集

针对视频流实时完成人脸图片采集，并输出满足质量过滤条件的人脸图片，可自定义采集人脸大小，采集频率，采集质量等设置。

离线RGB可见光活体检测

针对视频流/图片，通过采集人像的破绽（摩尔纹、成像畸形等）来判断目标对象是否为活体，可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击，可使用单张或多张判断逻辑。

离线近红外活体检测

针对视频流/图片，利用近红外成像原理，实现夜间或无自然光条件下的活体判断。其成像特点（如屏幕无法成像，不同材质反射率不同等）可以实现高鲁棒性的活体判断。

离线深度图像（3D结构光）活体检测

通过3D建模判断目标对象是否为活体，基于3D结构光成像原理，可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。

离线1：1对比

提供本地化的1：1人脸对比功能，高鲁棒性算法，可对应各种姿态、肤色、光照等场景，可有效应用于人证比对、身份核验等场景。

示例工程中包含：

• 图片与图片的比对：两张人脸图片的1：1对比，并返回相似度分值。

• 图片与视频流比对：一张预设的人脸图片，和摄像头实时采集的符合条件的人脸图片进行对比。

离线1：N搜索

本地数据库中保留所有人脸特征值（如需要保留原图，可根据业务需要自行修改工程）。

• 视频流采集的人脸在人脸库中搜索：视频流中实时采集人脸，并与人脸库中预设的人脸库进行一一对比，返回相似度最高的user及对应分值。

离线人脸库管理

人脸数量不做上限，可根据业务需要适当调整，支持人脸库、人脸组、用户、Face几个维度的增删改查设置。