常见人脸识别模型对比

1.模型介绍

文章主要是对常用模型从准确性，实时性，多人识别场景，工程应用性这几个方面进行总述，方便大家根据自己的实际需求，进行人脸识别模型的选择。文章选取的是常见的7种模型，FaceNet，VGG-Face，ArcFace， Dlib，OpenFace，DeepFace，DeepID，如果有漏落，欢迎大家补充。
关于各个模型实现原理及架构，网络上资料很多，不在此处进行赘述。

1.1  FaceNet

准确性: FaceNet 使用 Triplet Loss 优化面部特征向量分布，在各种数据集上表现出色。其特征嵌入的方式非常强大，能够很好地区分相似面孔，根据LFW数据集上的实验结果，准确率表现为FaceNet  ：99.65%。
实时性: 虽然 FaceNet 提供高准确率，但由于计算面部特征嵌入需要较多资源，在没有硬件加速的情况下，实时性表现一般。配合 GPU 加速时可以达到接近实时的性能。
多人识别: FaceNet 在多人场景下表现不错，依赖外部检测器（如 MTCNN 或 YOLO）来处理多张面孔的检测。处理多人时性能仍然良好，但在密集人群中依赖检测器的精度。

工程应用性: FaceNet 在各类身份验证、监控系统中得到广泛应用，尤其适用于需要高精度的场景。开源的实现方便集成，但对于需要低延迟和高并发的应用，FaceNet 可能需要较强的硬件支持。

※优点:
精度高，能够处理复杂场景。
特征嵌入通用性好，适合大规模识别任务。

※缺点:
对实时性的要求较高时需要硬件加速。
前置检测器的选择对多人识别的效果至关重要。

 

1. 2 VGG-Face

准确性: VGG-Face 使用了深度 VGG 网络，虽然其精度在当时领先，但现在比起 FaceNet 和 ArcFace 已经稍逊一筹，尤其是在处理细微差别时，根据LFW数据集上的实验结果，准确率表现为：VGG-Face ： 98.78%。

实时性: VGG-Face 模型较大，运算量庞大，导致实时性较差，特别是在没有硬件加速的情况下。

多人识别:  在多人场景中，VGG-Face 依赖于外部人脸检测器，并且由于模型的庞大，处理多张面孔的速度较慢，效率不如 ArcFace 或 FaceNet。

工程应用性: 虽然在早期应用中被广泛采用，但由于其体积较大、实时性较差，VGG-Face 现今在工程应用中较少使用，更多地作为学术研究或历史项目参考。

※优点:
具有良好的鲁棒性，尤其在静态图像识别中表现良好。

※缺点:
实时性较差。
对资源要求高，难以应用于嵌入式或移动设备。
 

1.3. ArcFace

 

准确性: ArcFace 使用 Additive Angular Margin Loss，提高了面部特征的区分性，是目前最精确的面部识别模型之一，尤其在处理相似人脸时表现卓越，根据LFW数据集上的实验结果，准确率表现为ArcFace ： 99.40%。

实时性: 尽管 ArcFace 精度极高，但其计算复杂度也较高。在 GPU 加速的帮助下，实时性良好，但对于低资源设备来说可能表现不佳。

多人识别: ArcFace 在多人场景中的表现非常好。配合高效的检测器，可以处理多个面部的识别任务，特别是在人群密集场景下，ArcFace 能够精准区分不同面孔。

工程应用性: ArcFace 被广泛应用于对精度要求较高的场景，如金融、安防等领域，适合大规模部署。在处理高并发、多人识别任务时表现突出，适合高端硬件环境。

※优点:
极高的准确性，尤其在人群密集的场景下表现优异。
在硬件加速下能够提供实时性能。

※缺点:
计算量大，硬件需求高。
对低端设备不友好，实时性可能受影响。

 

1.4. Dlib

准确性: Dlib 提供了基于 HOG 和 CNN 的两种检测和识别方法。128D 的面部嵌入特征在一般应用中有足够的准确性，但不如 FaceNet 和 ArcFace 精确，根据LFW数据集上的实验结果，准确率表现为Dlib ： 99.38%。

实时性: Dlib 的 HOG 检测方式非常轻量，能够在 CPU 上快速运行，实时性较好。而基于 CNN 的方式则更加耗时，但也能够通过 GPU 加速提升性能。

多人识别: Dlib 在处理多人的时候也表现不错，尤其是在使用 HOG 方法进行检测时，速度较快。然而，精度较 FaceNet 或 ArcFace 低，尤其在复杂或高密度人群中可能遇到挑战。

工程应用性: Dlib 是一个轻量级、多功能的库，易于集成，广泛应用于中小规模的工程项目中，特别适合资源有限的设备。但由于其准确性和精度不足，不适合大规模或高精度要求的任务。

※优点:
易于集成，跨平台支持。
在小规模场景中实时性和准确性表现良好。

※缺点:
精度不及更现代的算法。
在复杂场景下表现不够稳定。
 

1.5. OpenFace

准确性: OpenFace 基于 FaceNet，但它对模型进行了轻量化，精度因此稍逊于 FaceNet 等更复杂的模型，尤其在处理相似面孔时表现不如 ArcFace，根据LFW数据集上的实验结果，准确率表现为OpenFace ： 93.80%。

实时性: OpenFace 由于其轻量化设计，在实时性上有很大优势，适合需要较高处理速度的应用场景，特别是在计算资源有限的设备上仍能有效运行。

多人识别: 在多人场景下，OpenFace 表现良好，尤其是在处理小规模或低密度人群时。然而，由于其模型简化，在处理高密度人群时，特征区分的精度有所下降。

工程应用性: 适合嵌入式系统和实时要求较高的应用场景，如智能家居和移动设备。由于模型轻量，易于集成并且在资源有限的环境中表现良好。

※优点:
实时性优秀，轻量化适合嵌入式应用。
容易部署和集成。

※缺点:
精度不及 FaceNet 和 ArcFace，尤其在复杂人群场景中。
 

1.6. DeepFace

准确性: DeepFace 使用深度学习技术，在其时代表现出色，但目前相比于 FaceNet 和 ArcFace，其准确性不再领先，尤其在处理高密度或复杂场景时。

实时性: 模型较大，运算量大，导致实时性较差，特别是在多人识别场景中，DeepFace 难以保证高效处理。

多人识别: 在多人场景中，DeepFace 的表现不如 ArcFace 或 FaceNet，在处理多面孔的任务中，检测和识别效率低于当前的最新技术。

工程应用性: DeepFace 曾被用于 Facebook，但目前已经被其他更先进的模型所取代，现今更多用于学术研究和早期项目。

※优点:
在当时具有创新性，曾用于大规模社交网络。
  
※缺点:
实时性差，模型较为臃肿。
在多人识别中的表现已被更新技术超越。
 

1.7. DeepID

准确性: DeepID 系列在早期面部识别任务中具有重要地位。尽管 DeepID2 和 DeepID3 提升了准确性，但与 FaceNet、ArcFace 等模型相比，精度不再占优势。

实时性: DeepID 系列的计算复杂度较高，模型较大，因此在实时应用中性能有限。

多人识别: DeepID 在小规模多人场景中表现不错，但在人群密集场景或大规模检测任务中，其精度和速度不如 ArcFace 等现代模型。

工程应用性: DeepID 虽然在学术界有很大影响，但由于其性能已落后于当前主流算法，在实际工程中使用有限。

※优点:
在其发展时期具有较高的准确性。

※缺点:
实时性差，精度不足以应对复杂场景。
难以处理大规模、多面孔检测。

2.综合评价
 

准确性: ArcFace 和 FaceNet 在所有场景中表现出色，适合高精度需求；VGG-Face、DeepID 等旧模型精度稍逊。

实时性: OpenFace 和 Dlib（HOG 模式）在实时性方面有优势，适合嵌入式和低资源设备；ArcFace 和 FaceNet 则依赖硬件加速才能达到实时性。

多人识别: ArcFace 和 FaceNet 在处理多人场景时表现较好，尤其在人群密集场景下精度更高；OpenFace 和 Dlib 在小规模场景中表现不错，但在人群密集时性能下降。

工程应用性: ArcFace 和 FaceNet 广泛应用于高精度要求的工程项目；Dlib 和 OpenFace 则因其轻量化设计适用于资源受限或低延迟的应用场景。

选择算法时，应根据需求的精度、实时性和硬件资源进行平衡。对于大规模、多人场景识别，ArcFace 和 FaceNet 是首选；而对于实时性要求高的应用，Dlib 和 OpenFace 更适合。