这个十一原定的计划取消了，没有做好备份计划，也就不打算出远门了，关在家里，把一直都想做的一个本地化的人脸识别服务整了一下。提供人脸分析的开源服务似乎很多年都没有大的变化了，一直都是Dlib和OpenCV，对比了一下，Dlib更容易使用。一直没有正经写过Python代码，翻出N年前买的Python编程书，边翻书Google、边写代码。基本的代码流程比较简单，Dlib官方也有例子，很容易运行起来，但是要服务化，要做人脸比对，并且是增量的人脸比对和识别，并不容易。说做就做，最终整个服务形成如下架构。
架构图：
代码和部署使用方法在如下git工程：https://git.codefine.site:3000/Shentar/facerec
首先需要将探测的过的“人脸”存储起来，然后能输入一张人脸返回与该人脸近似的所有人脸，这样客户端好做人脸归集。很快做好了一个初步的框架：使用Flask提供REST接口接收照片，在响应中返回人脸的特征标识，使用SHA256对人脸68点位的描述向量进行HASH，返回给客户端。同时将HASH值和实际的token存储到Sqlite。第一天大概就完工了这个功能。
运行起来，发现单纯的Flask不能并发，第二个请求会报错，一次只能接受和处理一个请求。于是又按照网上的经验，使用Gunicorn和Gevent来做多线程的方案，因为习惯了单进程多线程的方式，多线程访问Sqlite需要加锁，按照通用的做法，使用一个队列来管理Sqlite实例。继续验证，发现多线程并不能加速Detect的效率，貌似Dlib不支持多线程加速。调整为多进程，四个CPU都能运用起来。
终于找到了一个能将这个3.2GHZ的四核CPU跑满的业务了 ^_^
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
Address sizes: 39 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s): 4
On-line CPU(s) list: 0-3
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 2
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 94
Model name: Intel(R) Core(TM) i3-6100T CPU @ 3.20GHz
人脸检测的效果还不错，错误率的话，自己家用是够了。特别是在侧脸检测上面，比较准确。在人脸比对方面，错误率就要高一些了，反复验证，发现0.36的比对阀值比较合适。侧脸虽然检测率高，但是在比对上面，只用通用的拟合范数，结果会表现为差异很大。因此这里应该是需要有定制化的比对实现，只做部分比对。这块需要深入到人脸检测技术内部，去分析128D的特征值向量的每一个值，短时间内没办法去研究透了。
由于采用了多进程，因此没法共用一个Sqlite运行时实例，强行并发读写访问会导致数据库错乱，不得不又做了一个服务来封装Sqlite，多个检测进程输出的人脸特征值都发给该服务来顺序存储，同时也返回给客户端。两个服务之间同样采用REST接口交互。
准备大规模上量，将jAlbum目前使用的线上人脸识别服务切换到这个本地服务上面，又发现检测时长非常高，一张4M的图片，大概需要几秒的时间，并且还有些非常小的区块被检测到了。对于检测慢的问题，考虑降低输入的照片的像素，图片减小后，长宽的像素点都相应减少了，但是人脸的特征点并不会损失太多。因此先对图片进行降低像素和尺寸，识别完成后，对识别到的人脸在照片上的位置也要相应做缩放，对比了一下，原始大小检测和缩放后检测，再对结果做相反的缩放，最终结果误差不大，但是这样能极大提速。对于非人脸和质量不高的人脸被检测到的问题，做了一些粗浅的限制，人脸长宽必须大于100的阀值才认为是正常的人脸。Dlib应该有正统的输出人脸的质量的参数，查了很久，没有找到合适的方法，就只能先这样吧。在比对方面，还有一些重要的概念，没有弄明白，如人脸对齐、年龄、性别检测等，不清楚我的代码里面是否已经有调用已经做了这块。
具体的处理代码：
01 | data = np.frombuffer(data, np.uint8) |
03 | raise Exception('image is required.') |
06 | if data.size > 6 * 1024 * 1024: |
07 | img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4) |
09 | elif data.size > 4 * 1024 * 124: |
10 | img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2) |
13 | img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) |
16 | dets = detector(img, 1) |
总的来说，开源项目，适合做一下Demo，如果要尽善尽美，那么就要深入到源码，有针对性的去优化检测和比对模型。作为个人的实验和家用还是很不错的。至少在快速编程和服务化这方面。
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