效果圖
先上效果，讓大家看看如何
現在有很多人臉識別的技術我們可以拿來使用；但是個人認為還是離線端的SDK比較實用；所以個人一直在蒐集人臉識別的SDK；原來使用開源的OpenCV；最近有個好友推薦虹軟的ArcFace， 閒來無事就下來測試了一下。個人感覺還不錯，效率比OpenCV要好很多，檢測速度很快；20ms左右就可以檢測出來；獲取特徵點（人臉比對）的效率也很高，基本上在200ms左右。
SDK Demo使用步驟：
1.
下載 SDK
（下載時會獲取APPID與KEY）
下載到的SDK有3個Zip包：
分別為
人臉檢測：ARCSOFT_FACEDETECTION_JAVASDK_1。0。0。16_ANDROID。zip
人臉識別：ARCSOFT_FACERECOGNITION_JAVASDK_1。0。0。16_ANDROID。zip
人臉跟蹤： ARCSOFT_FACERETRACKING_JAVASDK_1。0。0。16_ANDROID。zip
虹軟Android是用的java
SDK。
三個包解壓後的目錄如下圖：
目錄：
doc：說明文件
libs：演算法對應的jar包和so庫
samplecode：示例程式碼
releasenotes：庫結構說明
將sdk包中libs目錄下的的檔案複製到到 app\libs下
2. 下載Demo原始碼
（下載地址：
https：//
github。com/asdfqwrasdf/
ArcFaceDemo
）到本地目錄
3. 在Android Studio2.3.3中匯入Demo工程
4. 將步驟1中解壓得到的所有libs目錄中的檔案和目錄複製到android
studio工程的libs目錄下，並將jar作為library加入工程
5. 修改 app\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java中appid和各演算法sdk key的值:
public static String appid = “xxxx”； //獲取的APPid
public static String fd_key = “xxxx”； //人臉檢測key
public static String fr_key = “xxxx”； //人臉識別key
public static String ft_key = “xxxx”； //人臉跟蹤key
5. 編譯執行，就可以體驗人臉檢測、人臉跟蹤與人臉識別的效果。
提示：
若出現錯誤提示 Error：Failed to find target with hash string ‘android-24’……。
一般Android Studio 視窗會有個連結（Install missing platform（s） and sync project）
點選下載更新 android-24 即可解決（其他版本沒測試過，建議不要隨意更改）。
