人工智能领域最近几年的发展可以说是如火如荼，这里面既有创业者的磨刀霍霍，也有资本的一路执着狂跟，还有学生和程序员群体的热情追随。回顾人工智能领域从年的星星之火，到15年左右的疯狂态势，再到18年理性的声音初现。有人开始对人工智能抱有怀疑的态度，认为这一波AI并没有想象中那么强。但是，不可否认，人工智能真的在一些领域中得到了很好的落地，其中最典型的就是人脸识别的相关应用。现在我们乘车可以无票自动人证核验通行；通过人脸验证身份在线办各种证件手续，也不再需要跑到各个局去现场办理；还有很方便的手机人脸解锁等等。可以说，人脸识别还是一个真正实用的技术。人脸识别的流程介绍对于一个落地可用的人脸识别系统，一般要包含以下几个步骤：1)人脸检测——将人脸从图像中检测出来；2)人脸关键点检测——从检测到的人脸中检测关键点（landmark）；3)人脸对齐——根据人脸关键点，将人脸扭正；4)人脸特征提取——把扭正的人脸送进特征提取网络，产生特征向量（例如维、维的特征向量）；5)人脸比对——将人脸特征和底库里面存储的人的特征向量进行比较。从上面的流程可以看到，一个真正work的人脸识别系统，是包含多个流程的。在多数场合，中间还需要加一个活体检测的步骤，也就是判断人脸是真的人脸，还是别人拿照片或者视频录像假冒的；如果你是从视频中检测人脸，还需要加一个人脸质量分判断，也就是判断一个视频序列中哪个人脸质量最好，然后将最好的这个人脸送入到人脸识别系统。有哪些可用的人脸识别算法在上面一节，我们简要介绍了如何做一个人脸识别系统。可以说，要做好这个系统还是需要很大工作量的。从算法层面，要解决特征提取模型、活体检测、人脸图像质量检测三块硬骨头。此外，还需要考虑如何优化低功耗、高性能等工程化问题。还好，现在有一些AI科技公司开放了成熟的人脸识别算法，可以让程序员很快可以完成部署。那么当前有哪些可用的免费人脸识别算法，目前市面上主流的开箱即用的人脸识别算法又有哪些呢？下边，小算农为大家整理一下。按照调用方式来看，主要分为两种：云服务API和离线SDK。云服务API云服务API本质上是在线请求，返回结果，从功能上来说它是一个接口。多数人脸识别厂商将算法布置在云端，将API接口向有需求的公司开放。终端设备与云端连接后，人脸识别过程都在云端进行，消耗云端算力，本地端只需要上传照片，接收结果。云服务人脸识别API的优势主要有：轻量级，集成方便，基本上任何语言都可以通过Http调用云服务API；多为APP或一些网页在使用。当然，凡事都有两面性，云服务API也有不少劣势：无法离线运行，需要网络流量成本，在一些特定场景下无法使用（无网络、无法访问公网的企业机构）；云端API厂商只能在较少调用量下（基本是产品测试阶段），提供免费使用。一旦规模化商用，尤其是App端等场景下大规模调用收费高昂；受网络影响大，受网络稳定性影响较大，存在一定延迟，这样即使算法、算力再给力，也无法弥补网络的延迟。在人脸识别API云服务里，国内的BAT应该是最大的玩家，如果你打开阿里云、百度云、腾讯云，会发现他们提供了齐全的人脸识别相关的服务，另外，国内的CV四小龙、图普等众多公司也提供云端人脸识别API。大致价格如下表所示：表1人脸比对API价格表可以看到如果单纯使用人脸比对，且调用量比较小的话，采用云服务API的价格还是可以接受的。但是，需要注意的是，表中仅是人脸比对的API价格，上文也提到了，一个完整的人脸识别系统至少还要包括人脸检测+人脸活体检测+人脸识别+人脸检索这四个过程，需要分别购买四个模块的API，加起来价格并不便宜。离线人脸识别SDK离线人脸识别SDK则是另外一种选择，SDK也就是软件开发工具包，算法厂商将人脸识别功能封装成SDK，分发给其他公司使用。接收方下载安装后使用，算法在本地端运行。相比云服务API，离线SDK主要有以下优点：本地运行，可离线使用，不受网络环境影响，响应速度快；人脸数据储存在本地，无需与服务端进行数据交互，安全性高；部分公司提供了免费的SDK（例如知名的虹软视觉开放平台提供的免费人脸识别SDK，全平台覆盖，文档齐全）国内提供人脸识别SDK的知名公司及其价格：表2部分主流厂商人脸识别SDK价格笔者经过统计，发现提供离线人脸SDK的公司相比提供云服务API的公司要少很多。另外，商业公司的离线人脸识别SDK一般价格比较贵。不过，虹软视觉开放平台却有提供免费、离线的人脸识别SDK。它不仅支持商用、拥有多个平台版本，而且还提供了非常齐全的文档。知道虹软的人脸识别SDK是因为笔者在知乎搜索，有没有离线版的人脸识别的sdk可以使用的？看到大家在回答中都重点推荐了科创板上市企业虹软科技。于是笔者也去
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