虹软AI 人脸识别SDK接入 — 性能优化篇（多线程）

大家都嫌公司以前使用的刷卡门禁太麻烦，正好借这个机会开发一个人脸识别的门禁系统，采用的SDK是虹软公司开发的，接口调用比较简单。

一、虹软SDK接口性能

在配置为i5-7400 、16G内存的PC上测试性能如下：

1.FT 单次3ms左右

2.FD 单次10ms左右

3.FR 单次170ms左右
二、业务层需要解决的问题

1.FT和FR单次性能相差较大，速度不匹配

2.FT支持多人脸，单次检测人脸较多，而FR只支持单人脸

3.视频帧单次处理可能会超过帧间隔时间

三、优化方案

人脸识别过程包括三个步骤，检测人脸、人脸特征提取、特征匹配，以人脸识别的门禁系统为例，主要步骤获取视频帧、检

测视频帧人脸、提取特征、特征匹配，门禁系统对于实时性要求比较高。

流程图大概如下：

 

下面说下开发过程中多线程方面的优化点。

1. 获取视频帧

摄像头视频的帧率正常在25~30帧左右，并且一般的视频帧的分辨率为1280x720，当然有的摄像头可以达到更大的分辨率，

但是经过测试多款摄像头，发现分辨率设置过大会导致获取视频帧的过程中卡顿。并且分辨率适中，会提升后面的FT的速度。获取视频帧的操作是在主线程进行的。

lock_guard<std::mutex> locker(g_CameraMutex);

if (m_camera->getFrame(m_curFrame))
{
return;
}

ftProcessor->faceDetect(m_curFrame, m_resizeImage);

　　

2. 人脸识别处理优化

采用了获取视频帧和FT串行的方式，需要保证从获取视频帧一直到处理完成，必须在帧间隔时间内（帧率为25时，在40ms左右），否则可能会出现卡帧的情况。经测试，获取视频帧和FT串行的单次时间在帧间隔时间内，因此采用串行的方式。
FT支持多人脸检测，我将检测最大人脸数设置为5，所以在极限状态下，人数较多的话，待识别的人数可能一直维持在5人，这就需要提高FR的有效识别率。

FR使用了一个自定义threadsafe_queue简化多线程数据同步操作，在FT中将需要进行FR的人脸框以及对应的视频帧和人脸框的trackid push_back到threadsafe_queue中，FR线程从中取人脸框信息和视频帧，做提取特征和特征匹配处理。


我从以下几个点优化人脸识别效率：

a.增加FR线程数量。
对于我来说，开线程池的方式可行性并不太高。首先机器的内核数限制的线程数，动态增加线程数听起来不错，但是门禁使用的一体机毕竟跟开发机器不一样，性能限制太多，并且线程切换和数据同步都会更加复杂。但是为了提高FR的识别速度，我最终开了两个FR线程，经测试，在i5-7400T 8G内存 配置的机器上，CPU大概处于40%左右。

b.提高FR识别效率
优化FR识别效率要求FR做到每次识别都是有效的，也就是说FR不做垃圾帧的处理。

1）每次在获取到人脸后，判断是否与前一帧检测到的人脸结果属于同一个人（通过trackid判定，这一部分留到后面的文章说明，敬请期待）。如果某个人脸框首次出现，或者如果某个trackid对应的人脸框仍未识别成功，都需要做FR操作。


case FTSucceed:
case FRFailed:
{
newFaceInfo.faceStatus = FRWaiting;
FRParam frParam = { 0 };
frParam.curImageInfo = m_curImageInfo;
frParam.faceInfo.faceOrient = newFaceInfo.faceOrient;
frParam.faceInfo.faceRect = {
newFaceInfo.faceRect.wleft,
newFaceInfo.faceRect.wtop,
newFaceInfo.faceRect.wright,
newFaceInfo.faceRect.wbottom };

frParam.trackid = newFaceInfo.trackid;

m_frParamsQueue.push(frParam);
}

　　

当某个trackid对应的人脸已经在等待或者在做FR的时候，在后面检测到的该trackid对应人脸将不再做FR，一直到FR检测结果出来以后，再做处理。

case FRProcessing:
case FRWaiting:
{
//default color
}
break;

　　

2）识别成功后，同样将该trackid所对应的人脸都设置为识别到的人，这样下次就不需要再次做FR，不会浪费FR的时间片。
3）每次在从threadsafe_queue获取的待处理的人脸框、trackid和视频帧时，都检测该trackid是否已消失，如果消失，就不做FR，因为拿到的结果毫无用处，直接丢弃。

std::lock_guard<std::mutex> locker(m_faceInfoListMutex);
//找到对应的trackid 对应的人脸，设置为FRProcessing
auto iter = find_if(m_prevFacesRes.begin(), m_prevFacesRes.end(), [=](const FaceInfo& lhs)
{
return lhs.trackid == frParam.trackid;
});

if (iter != m_prevFacesRes.end())
{
iter->faceStatus = FRProcessing;
}
else
{
//找不到 就不用做FR了
continue;
}

　　

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好了，这次就说到这，大家有什么问题的话，可以留言，谢谢。
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1.trackid 介绍：https://www.jianshu.com/p/4ae90634a79e