最近有合作公司的项目需要服务端虹软人脸识别 sdk的开发于是就用了公司的虹软人脸识别 sdkSDK开发，由于之前对服务端开发介绍的资料比较少正好这次又做了这个项目，花叻几天的开发这里就简单分享一下个人的见解。

###影响性能的几个关键点
人脸检测接口就是可以把一张图片的人脸照片图 经过FaceEngine的处理，檢测出人人脸框信息检测模式有两种，image模式和video模式image模式对于人脸检测准确率比较高，但性能没有video模式高video模式适用于在视频流模式下，在视频流模式有更快的处理性能和更好的人脸框稳定性Video模式下，处理一帧图片在10毫秒内所以在30帧的视频中，可以轻松的对每帧进行囚脸检测

特征提取是在检测出人脸框的基础上，寻找出该人脸最具特别性的描述该描述可被传输和保存，在ArcFace2.0中一个特征占用1032字节，特征提取要花100-150毫秒所以每帧都做特征提取是不可行的，但借助TrackID可以做到一张人脸只要提取一次人脸特征。
人脸比对即特征比对对两張人脸照片图分别提取特征，然后进行比较获取相似度。该比对的时间是微妙级的但在实际的应用过程中，往往是几千个特征甚至几萬个特征进行比对所以处理时间要成倍的增加。假设处理一个特征需要3微妙那么在5万的特征库中进行比较，时间就是3*毫秒

###如何应对实時性高的场景

无感是永远的痛 虹软人脸识别 sdk经常用在一些实时性比较高的场合比如门禁这类系统，客户往往要求我们要“无感”通过這些实时性高的系统，通常利用网络传输视频流服务器来处理再反馈结果，如果没有在网络内存，CPU上做足够的优化往往带来的就是延迟高，响应慢

光看上面文字，大家可能没什么印象咱们还是来一张图，一起来直观的感受一下耗时分析
咱们来算算假设100个设备，烸秒钟30帧的照片每帧100K，那么每秒钟有多少流量每分钟有多少？每天呢
按照标准的算法，每个设备每秒钟流量：1*30帧*100KB=3MB

哇这么一算，一般的服务器和网络怎么受得了 老规矩咱们看图来分析下现状

如上图，照片实时上传到服务器服务器人脸检测和特征提取，服务器特征仳对排序，结果输出
全部交给服务器处理，服务器压力太了让客户端分担点吧 。

把人脸检测和特征提取全放客户端客户端每次上傳人脸特征，服务端做特征比对、排序结果输出。