關於人臉識別引擎FaceRecognitionDotNet的實例

　　根據我上篇文章的分享，我提到了FaceRecognitionDotNet，它是python語言開發的一個項目face_recognition移植。結果然是有喜有憂，喜的是不少去關注了，進行了下載，我看到項目Star從十幾個變成了如今將近兩百多個，憂的是不少人看不懂這項目，加了個人羣來問怎麼用，或者缺乏的Dll在哪裏。其實做者自己已經在項目介紹裏面都寫清楚了，真的是明明白白的。缺的dll能夠nuget上下載，缺乏的模型文件能夠去它所移植的原項目上下載。不少人蔘差不齊的，問的問題也五花八門，好歹也追求一下本質問題，好好看看介紹和文檔，仔仔細細閱讀一下，也沒有多少字的。各位有點焦急了。

　　我對整個項目作了總體的梳理，我主要看重的是人臉識別部分，其實做者在編碼上原先不太支持中文，我作了一些修改還加了一些函數，總體以下圖。我作成了一個OWIN自宿主程序，將人臉識別的接口以WebApi的形式暴露給外部調用。自己也提供命令行進行一些操做。

　　1.exit顧名思義是退出指令

　　2.face init是用於初始化模型數據

　　3.face add用於添加新的模型數據

　　4.face test用於作測試

　　日誌記錄工具是用了NLog，別的都是項目的依賴包。說了這麼多估計不少人急着要源碼，急於求成的心態很很差啊。誒，能仔仔細細去看別人項目的沉靜心思仍是要有的，否則仍是渣，向移植代碼的大佬致敬，這纔是中流砥柱，但願用了源碼的各位去給大佬也提交一下代碼或者提一些建議，讓這樣好的項目存在下去。源碼地址（包比較大我上傳到了百度雲，我把全部文件都放在了一塊兒，vs2017社區版建立，省得不會搭建項目的小白問）：

連接：https://pan.baidu.com/s/1mI5vLNOgE6amEcYiiGOzpg
提取碼：54th

　　最後說一下成果，裏面有不是點會踩到，好比內存增加問題，須要手動釋放一些資源，我已經在包函數的時候作了簡單處理。總體性能仍是不錯的，兩千張照片，處理花了700秒，我是在一臺虛機上作的測試，固然開發也在那臺機器上。整體和我同事調用百度AI的API不相上下（免費版），對於須要離線的項目頗有幫助。會作必定移植的能夠在linux上運行，我看到做者在Mac和linux都有測試，也在支持.NET Core的。真心佩服那個做者。