百度在线人脸识别技术性能测试
1，百度在線人臉識別技術文檔
https://cloud.baidu.com/doc/FACE/Face-Search.html
2，測試目的
注冊1萬張人臉庫，然后輸入圖片進行匹配檢測，測試其從人臉庫識別目標的準確性和速度。
3，測試代碼
參考下文進行測試。對人臉注冊部分的代碼進行了修改，以批量方式注冊人臉。
https://blog.csdn.net/midaszhk/article/details/77340219
4，測試環境
2 PC機：windows7 64位旗艦版 SP1，4GB內存；AMD A6-7400K
2 Python 3.5 64位
5，測試步驟
5.1 注冊人臉庫
運行程序：face2.py –add2
共注冊人臉10872張。人員ID共2287個。
注：受限于人臉圖片采集較為耗時，因此相同ID下的人臉圖片采用相同的圖片，不同ID下的圖片也存在相同的人臉。注冊人臉參見：附錄1：人臉庫注冊照片集
5.2 人臉識別測試1
在人臉庫中注冊數量達到5586個時，測試人臉（參見附錄2：測試照片集）識別的結果如下表，可見：
1，在控制輸入圖片尺寸不要過大時，api識別反饋時間小于1秒
2，以匹配分數80為界，在庫人員和非在庫人員識別結果正確。
|
測試類別 |
輸入 |
圖片尺寸 |
輸出 |
最高匹配得分 |
識別是否正確 |
耗時（秒） |
|
在庫人員1 |
Jack1.jpg |
4224*5632 |
jack-kwok1.jpg |
94 |
1 |
2 |
|
Jack2.jpg |
4224*5632 |
jack-kwok1.jpg |
94 |
1 |
2 |
|
|
Jack3.jpg |
4224*5632 |
jack-kwok2,jpg |
93 |
1 |
3 |
|
|
Jack1.jpg |
500*667 |
jack-kwok1.jpg |
95 |
1 |
0 |
|
|
Jack2.jpg |
500*667 |
jack-kwok1.jpg |
95 |
1 |
0 |
|
|
Jack3.jpg |
500*667 |
jack-kwok2,jpg |
94 |
1 |
0 |
|
|
在庫人員2 |
JackMa.jpg |
500*434 |
mayun1.jpg |
91 |
1 |
0 |
|
JackMa2.jpg |
733*574 |
mayun1.jpg |
94 |
1 |
0 |
|
|
不在庫人員1 |
Noreg1.jpg |
1730*1597 |
- |
20 |
1 |
0 |
|
不在庫人員2 |
Noreg2.jpg |
634*407 |
- |
54 |
1 |
0 |
5.2.1在庫人員1
5.2.1.1輸入大圖4224*5632
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ck1.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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1: 10 scores: 94 group: face1000
2
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ck2.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
{"result":[{"uid":"10","scores":[94.432579040527],"group_id":"face1000","user_in
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0: 10 scores: 94 group: face1000
1: 10 scores: 94 group: face1000
2
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ck3.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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1: 11 scores: 93 group: face1000
3
5.2.1.2輸入小圖500*667
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ck1.jpg
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//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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1: 10 scores: 95 group: face1000
0
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ck2.jpg
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//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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1: 10 scores: 95 group: face1000
0
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ck3.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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0: 11 scores: 94 group: face1000
1: 11 scores: 94 group: face1000
0
5.2.2在庫人員2
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ckma2.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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fo":"mayun1.jpg info to be added."},{"uid":"18","scores":[94.516395568848],"grou
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0: 18 scores: 94 group: face1000
1: 18 scores: 94 group: face1000
0
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id ja
ckma.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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fo":"mayun1.jpg info to be added."},{"uid":"18","scores":[91.986534118652],"grou
p_id":"face1000","user_info":"mayun1.jpg info to be added."}],"result_num":2,"lo
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0: 18 scores: 91 group: face1000
1: 18 scores: 91 group: face1000
0
5.2.3不在庫人員1
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id no
reg1.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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p_id":"face1000","user_info":"mayun1.jpg info to be added."}],"result_num":2,"lo
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0: 18 scores: 20 group: face1000
1: 18 scores: 20 group: face1000
0
5.2.4不在庫人員2
F:XXX工作201806人臉識別應用研究百度人臉識別人臉識別SDKv3>face.py -id no
reg2.jpg
//------ start read image data ...
//------ start urlencode data ...
//------ start request() ...
//------ start urlopen() ...It may take a while....
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group_id":"face1000","user_info":"jetLi_2ren.jpg info to be added."}],"result_nu
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0: 13 scores: 54 group: face1000
1: 13 scores: 54 group: face1000
0
5.3 人臉識別測試2
在人臉庫中注冊數量達到10872個時，測試人臉（參見附錄2：測試照片集）識別的結果如下表，可見與5.2 人臉識別測試1 結果完全相同：
1，在控制輸入圖片尺寸不要過大時，api識別反饋時間小于1秒
2，以匹配分數80為界，在庫人員和非在庫人員識別結果正確。
|
測試類別 |
輸入 |
圖片尺寸 |
輸出 |
最高匹配得分 |
識別是否正確 |
耗時（秒） |
|
在庫人員1 |
Jack1.jpg |
500*667 |
jack-kwok1.jpg |
95 |
1 |
0 |
|
Jack2.jpg |
500*667 |
jack-kwok1.jpg |
95 |
1 |
0 |
|
|
Jack3.jpg |
500*667 |
jack-kwok2,jpg |
94 |
1 |
0 |
|
|
在庫人員2 |
JackMa.jpg |
500*434 |
mayun1.jpg |
91 |
1 |
0 |
|
JackMa2.jpg |
733*574 |
mayun1.jpg |
94 |
1 |
0 |
|
|
在庫人員3 |
Ldh_test1.jpg |
Ldh_2ren.jpg |
85 |
1 |
0 |
|
|
Ldh_test2.jpg |
Ldh_2ren.jpg |
94 |
1 |
0 |
||
|
不在庫人員1 |
Noreg1.jpg |
1730*1597 |
- |
20 |
1 |
0 |
|
不在庫人員2 |
Noreg2.jpg |
634*407 |
- |
54 |
1 |
0 |
|
不在庫人員3 |
Noreg3.jpg |
22 |
1 |
0 |
6，測試結論
經實測，總結百度在線人臉識別功能具有準確、快速、方便、免費等4大特點，具體如下：
優勢：
2 識別準確。一般在庫人員匹配值>80，而非在庫人員匹配值遠小于80。
2 識別快速。1萬注冊人臉下的識別時間小于1秒。
2 支持人臉庫采用API管理，方便使用。
2 人臉識別下基礎在線API接口調用量免費，無需支付費用即可無限制調用。
劣勢：
2 QPS限制。QPS（query per second）指每秒向服務發送的請求數量峰值，相當于每個API每秒可以允許請求的最大上限數量。免費QPS默認為2，如果您通過百度云的企業認證，基礎在線API接口的免費QPS將擴充至10。QPS可按天按月靈活購買：300元 / 月 / QPS 或 30元 / 天 / QPS
2 應用開發無自主核心技術，完全依賴百度云服務，現場需順暢連接互聯網。
注意事項：
2 本次測試對于識別準確性的測試并不完整，實際使用中有諸多因素可能降低識別率。如帽子、眼鏡等的遮擋，光線過亮或過暗的影響，人員側臉、低頭、化妝等多種因素。
2 如果不想受QPS和在線使用的限制，百度也提供了人臉離線識別SDK，以及SDK+API離在線混用模式。但人臉離線識別SDK需按每設備299元付費。詳見：http://ai.baidu.com/tech/face/offline-sdk
附錄1：人臉庫注冊照片集
附錄2：測試照片集
總結
以上是生活随笔為你收集整理的百度在线人脸识别技术性能测试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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