虹软开放平台“AI创造营”西安站落幕，深度赋能开发者、助力AI普惠化

米开朗基罗花了近4年时间雕刻出大卫像。完成这件艺术史上瑰宝后，他说大卫原本就在这块石头里，他只是将其解放出来。

同样，在这个数字化驱动产业升级、开发者成为企业发展中坚力量的崭新时代，如何找到、启发和培养开发者，正成为赋能行业的关键。作为长期致力于视觉AI技术普惠化应用的虹软视觉开放平台，始终对广大开发者怀以重视，并持续付出行动。除提供免费、离线的人脸识别等算法外，也致力于打造系统化的开发者培训体系，为全行业输送高质量人才，打造促使产业变革的智能基座。

6月23日，虹软视觉开放平台AI Maker开发者创造营继续深入三秦大地，在十三朝古都西安聚集了大批开发者，分享视觉AI开发的一线实战技巧。

从选型到测试 ， 技术专家分享实战开发技巧

在此次AI Maker开发者创造营西安站中，虹软视觉开发平台邀约了数位资深技术专家及资深开发者，从人脸识别算法的开发、测试和使用心得三方面，分别介绍了来自一线的实战经验。

针对人脸识别的开发技巧，技术专家整体介绍了开发思路、优化策略和常见疑难。据介绍，当下人脸识别的应用已经相当普遍，如刷脸乘车、人脸识别测温、人脸支付等等，都属于常见的应用场景。然而人脸识别产品的开发却并不容易，如何进行算法选型、在实际部署中怎样采用优化策略，都会对识别效果和识别速度产生显著影响——这些都是一线开发者在实践中总结出的宝贵经验。

譬如人脸追踪是相当重要的优化策略之一，最大的用处是防止重复识别，降低资源占用，在需要同时检测多张人脸等算力消耗较高的场景下，可以显著提升识别速度。活体检测也是无人值守场景下不可或缺的功能，如何在控制摄像头成本的前提下最大限度提升防攻击能力，是值得开发者重点关注的问题。

【虹软技术专家在进行实战分享】

ArcFace SDK是虹软视觉开放平台中一款致力于普惠应用的AI算法，拥有人脸检测、人脸比对、人脸属性分析、活体检测、遮挡下的人脸识别等全栈人脸识别能力，支持免费商用。该算法集成简单高效，支持离线使用，适用于安全性要求更高的局域网内封闭场景。目前，ArcFace算法已在智慧社区、智慧工地、智慧酒店、智慧教育等百余个细分行业领域中得到了普遍应用。

开发者创造营上，技术专家重点介绍了最新升级的ArcFace4.1，该版本全面迭代优化了人脸搜索策略，大幅提升了人脸比对性能，多人脸检测流畅度显著提升，万人底库实现毫秒级比对，尤其适合大型社区、大型学校和大型园区等大底库场景，同时提升了远距离、小人脸情况下活体检测的表现，足以满足“无感通行”的进阶需求，对开发者而言更加高效易用、适用场景更加全面。

ArcFace 4.1的强劲性能引发在场开发者的关注，这也引出了下一个大家关注的问题：对开发者而言，面如何对算法性能做出合理评判，确认算法与项目是否匹配？

【开发者现场提问】

据技术专家介绍，在理想状态下，人脸识别准确率越高越好，但算法在产品化时会受到光线、遮挡、图片质量、遮挡等外部因素，以及人脸姿态、年龄、性别、人种和表情等内部因素的综合影响。因此，评价一款算法是否适用于产品，需要结合实际场景并进行测试后才能做出评价

多数情况下，业内以基于FAR（错误接受率，又称误识率，即把某人误识为其他人的概率）和FRR（错误拒绝率率，即本人注册在底库中，但比对相似度达到不预定的值）的DET曲线作为评判参考。

理想状况下，FAR和FRR都越低越好，但两个指标是一个跷跷板，一个指标的降低通常意味着另一个指标会升高，所以需要实现两者间的平衡。一般认为在FAR达到市场正常水准时，FRR越低，该人脸识别算法性能就越好。

在实际测试时，开发者需要根据对应项目建立相应的测试集，采集场景需要贴近实际使用场景；尽可能涵盖识别目标的全属性，包括性别、肤色、发型等因素；属性权重按照评测偏重点分配；测试集本身也需要有足够的容量，来保证测试结果可信。

一年落地多个项目 ， 一线开发者分享心得

除了虹软资深技术专家，一线开发者中也有代表上台，分享了自己实战心得。

如果你是一家公司的项目负责人，在选择人脸识别算法时，需要注意哪些因素，才能在产品开发过程中不踩坑？创造营现场，开发者代表现身说法，亲述项目开发中遇到的各类难题，以及如何解决；如何根据项目需求选择合适算法，以显著提升开发效率。

据开发者介绍，他长期负责智慧校园相关的项目开发，初期在算法选型上遇到过一些麻烦，因为产品本身对人脸识别的准确率和识别速度有要求，然而市场上的人脸识别算法要么价格过于昂贵，要么性能不匹配，要么技术支持不到位，直到接触到虹软的ArcFace，经过多番测试，终于确定这就是自己需要的算法。

【 开发者现身说法】

由于ArcFace集成高效易用，短短一年多时间，他就利用ArcFace开发了四五款产品，效率相当惊人，囊括了校园一脸通、人脸测温道闸、医院人脸自助挂号机等等，这是之前采用其他算法所未曾实现的速度。实际开发中，这位开发者代表也遇到过一些问题，但在虹软技术专家的高效支持下总能快速解决，这也是开发效率惊人的原因之一。

总体而言，他认为虹软开发平台极大降低了中小企业在人脸识别方面的应用门槛，可以快速、高效地完成ArcFace的部署集成，从而将更多精力集中在公司的核心业务能力上，快速实现项目落地，这对整个行业而言都是极大的便利。

【活动结束后开发者与技术专家继续交流】

短短两个半小时一晃而过，创造营结束后，仍有多位开发者围着虹软工程师进行技术探讨，热忱专注令人动容。后续AI Maker开发者创造营还将在更多城市举办，将最实用的专业知识传递到有需求的人手中，发掘和培养更多开发者，推动虹软开发者生态持续壮大。