无人机高分辨率图像场景下人脸识别算法调研Face_recognition、Insightface_无人机 人脸识别

1.LFW准确率

Face_recognition、Insightface分别是99.38%、99.74%；

都满足现场应用。

2.无人机场景下参数设置及资源消耗

2.1Face_recognition算法

number_of_times_to_upsample=2  #在无人机5184*3888分辨率图片中，低于2难以检测到人脸；若是人像照片，number_of_times_to_upsample=0即可

tolerance=0.55  #官方推荐的欧式距离阈值0.6，欧氏距离小于0.55，认为是同一个人

number_of_times_to_upsample=2时，显存占用8G+；

number_of_times_to_upsample=0时，显存占用2G。

2.2Insightface算法

det_thresh=0.5  #默认值，越小，输出越多

threshold=1.24  #默认值，欧氏距离小于1.24，认为是同一个人

det_size=(640, 640)  #默认值

显存占用2G。

3.个人建议

（1）无人机图片场景下，不适合直接用整图进行人脸识别，应首先定位到人体或人头区域，再在区域中检测及识别人脸。

（2）网上都说Face_recognition是目前世界上最简洁的人脸识别库，我不敢苟同，我觉得差不多。

Face_recognition GPU版本需要安装CMake、CUDA、cudnn、dlib GPU版本、face_recognition库；

Insightface需要安装Cython、 CUDA、cudnn、insightface、onnxruntime-gpu、下载模型buffalo_l.zip。