现在主流的人脸检测、匹配方案是什么呀

花钱接 SDK

@bbao 开源的没么

deepface 生成人脸向量存储，然后 L2 距离计算

insightface

去年做过一个，RetinaFace 检测拿关键点，矫正后送到 ArcFace 拿特征

速度快就 测 5 点+机器学习分类器 就够了，虽然准确度轻微低一点，但看你的需求估计用于对比(已知)的人脸并不多，就是备选样本很少，够用了；如果备选人脸多，还是多测些点更好

insightface 好强，头完全歪着>90 度也能检测，但耗时略多些，如果需要兼容场景变化比较多的，这个检测模型比较适合，其他模型大多需要“头摆正”来检测
insightface 的 embding 是可以直接用于学习样本和对比的，省去 face aligned 的步骤

@momomoi 你要保证人脸检测是不是这个人，是需要物理信息的。这个生物信息不是谁都能采集的吧。

@NoOneNoBody 你说的耗时是多久呀 能有多少帧？ 因为是视频流

insightface 可以实时检测，cpu 和 gpu 版本都可以做到。

@momomoi #8 人脸识别结合人脸追踪，不用每一帧的人脸都要识别的，太浪费性能。你就只管用 insightface 项目就行了，有很多不同型号的模型可以选择，小杯、中杯、大杯、超大杯应有尽有，找一款合适的就好

我有完整的人脸认证解决方案（人脸识别+活体检测），适配 H5 、安卓、IOS 、鸿蒙。感兴趣可以联系我：chenrong_personal 。

我用腾讯的数据万象

@wmx666 好的，我也看的这两个方案。谢谢

@ma46 好的，谢谢

https://gitee.com/open-visual/face-search
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
https://github.com/Rock-100/FaceKit

人脸检测可以用 mediapipe
https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/face_detector/web_js?hl=zh-cn

想要实时只能使用那些轻量型的模型例如 Yuface 做检测（带 5 关键点），对齐让 AI 来写（ Claude 可以写出来），ghostnetface 做识别。yolo8nface 之类还是太耗时了. 使用视频前后帧的 diff 只识别小块区域可以大幅提高检测速度和精度