最近在做一個人臉識別的應用，Android系統的攝像頭檢測到人臉並識別出是誰。
這樣一個系統看似簡單，但架構比較複雜，移動裝置本身的計算能力太弱，不能負擔對計算力要求較高的人臉識別，因此，把人臉識別移到伺服器端進行，Android客戶端負責檢測人臉和拍照，把圖片傳到伺服器再進行人臉識別並返回結果。
架構清晰後就開始幹起來了！
Android Studio開發基於OpenCV的人臉監測
注意，這裡是監測， 而不是檢測，因為要求攝像頭時刻開著，一有人臉跳進來就能馬上檢測到。
Android開發，俺也是做過的，五六年前吧。其實也只能說是小半隻腳沾了點邊兒，同事搭好的框架，我偶爾修改一些程式碼，對整個Android開發一知半解。那個時候開發工具都還是eclispe，Android的版本還是2或3吧。
而今，開發工具已經是Google自己釋出的Android Studio（當然，eclipse還是能用的），編譯工具是一個叫grable的東西。這個grable啊，給人的感覺真是慢啊，我的電腦24G記憶體，3.4GHZ的i7處理器，編譯起來還是很慢啊。
工具都是新工具（其實即使還是eclipse，多年前的一知半解也早已化為雲煙，跟新的又有神馬區別呢？），語言也是新語言——JAVA。用Java也是那時候接觸一點，基本上算是沒有經驗。還好有個OpenCV做Android開發的示例工程可以參考，謝天謝地，再這個基礎上改就省了很多學習的事情。
人臉檢測是在一個叫onCameraFrame（）的方法裡面去實現。這個方法就是在攝像頭每一次獲得一幀的時候需要幹些什麼？等等，每一幀？正常電影的視訊好像是24幀每秒，攝像頭也差不多吧。要是每一幀都做檢測處理計算量很大啊，小小Android承受不起啊！於是每隔n幀做一次人臉檢測，即使這樣，出來的程式跑一會兒，手機就開始發燙了。
onCamerFrame（）是在主執行緒另一個執行緒進行的，檢測到人臉後還不能直接在主執行緒上進行UI操作，比如顯示檢測到人臉的資訊。執行緒之間用訊息傳遞來完成這個操作。一涉及到UI就很繁瑣，不只是Android這樣。
檢測到人臉就拍個照片（當然是不經過磨皮的）傳給伺服器端進行識別。Android裡面http請求、Json解析的程式碼還是很多的，能找到很多很多。不過對於Java語言的不熟就很費時，比如Vector的使用都要現學現用。
根據人臉識別年齡、性別、表情
這也是一個小需求，但是要真實現起來就很難了。好在大公司有現成的線上API可以呼叫。一番研究以後選了騰訊的優圖。而且它還有Android上寫好的Java庫可用，值得一讚。但是那個例程比較亂。
識別出年齡、性別、表情等資訊就要顯示處理，那就彈個對話方塊吧。又遇到了執行緒和UI的問題。
伺服器端基於dlib的人臉識別
基於dlib自己實現個人臉識別的服務吧，資料庫記錄已經被記住的人臉特徵，來一張新臉時，先檢測人臉和計算人臉特徵，再與資料庫進行對比，如果發現是已經被記住的臉，就返回跟老熟人打個招呼的訊息。
Python用tornado開發個web服務很容易。基本上已經用tornado做了好多web伺服器了，返回json資料，連網頁都不用寫。
dlib用人工神經網路進行人臉識別，計算量還是很大的，純CPU計算一張人臉的特徵要1.35秒左右，後來加了些編譯引數，減小到1.2秒多。這點兒時間，反應到Android客戶端上就是——感覺有點反應遲鈍。以後實施還是上GPU好。
成品－Android應用（可試用）
以上開發已經完成，挑了些引數做了優化，隨便起了個名字——哈哈看臉，請試用：
APP下載：http://ebuinfo.com/apk/app-face.apk
可選安裝：訊飛語音+ ， 百度搜尋“訊飛語音+ 下載” 可以進行下載。安裝後可以使得本應用能夠語音播報。功能：
- 啟動APP後全屏顯示前置攝像頭的拍攝畫面
- 當有人臉被檢測到時，會向伺服器驗證是否是老熟人（以前被記住過）
- 如果不是熟人就向騰訊請求判別並顯示年齡、性別、表情等資訊
- 如果是熟人就顯示”您好，XXX”的文字，並語音問好（如果安裝了訊飛語音+）
最後，記得不要玩這個太久，手機會發熱的。
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