虹软人脸识别SDK接入Milvus实现海量人脸快速检索

背景

人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一，而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法，如：DeepID、FaceNet、DeepFace等等。人脸识别被广泛应用于景区、客运、酒店、办公室、工地、小区等场所，极大的方便了人们的生活。在安防领域，人脸识别也展现出巨大的活力，通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理，可以更快的发现可以人员。
1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题，而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的。比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁，而后台的明星数据库中有几百万甚至几千万的数据，一一对比将很难在短时间内返回结果，在高并发的时候更是非常占用资源。所以使用向量近似搜索将在大规模的人脸识别场景中显得非常重要。

虹软SDK及Milvus简介

虹软人脸识别SDK是一款集人脸检测、人脸跟踪、人脸比对、人脸查找、人脸属性、IR/RGB活体检测多项能力于一身的离线人脸识别SDK。支持Windows，Linux，Android等多个平台。支持离线服务，可在无网络环境下使用，本地化部署。有增值版很免费版两个版本。

Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，提供了Python、Java、Go、C++、RESTful 等API接口，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。Milvus 集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，提供了一整套简单直观的 API，让你可以针对不同场景选择不同的索引类型。此外，Milvus 还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。

开发环境

本文中虹软SDK使用C++调用，Milvus使用Python API。如需使用C++版本的Milvus API 请自行编译。

本文代码所需环境：

1. 虹软人脸识别SDK4.0增值版
2. Milvus 1.0.0
3. OpenCV 2.4.9
4. VS 2013
5. Python 3.6 +（低于3.6可能无法安装pymilvus）

虹软人脸识别SDK使用简介

虹软人脸识别SDK使用非常简单。对于一般的人脸识别流程：

1. 调用ASFOnlineActivation在线激活，激活后会生成激活文件，下次再运行就不用再次激活了。
2. 调用ASFInitEngine初始化引擎，在这里可以选择人脸检测模式或人脸追踪模式（人脸追踪更快）以及传入其他参数。
3. 调用ASFDetectFaces检测人脸，得到一帧图像里所有的人脸框。
4. 调用ASFFaceFeatureExtract提取人脸特征
5. 调用ASFFaceFeatureCompare对两个人脸特征进行对比，返回相似度。
   
   使用虹软SDK的时候需要注意，每次调用ASFDetectFaces、ASFFaceFeatureExtract等接口时保存结果的位置是固定的，并且这个位置是在初始化引擎时就确定好了的，返回的结构仅仅是指向这个位置的一个指针，也就是说下一次调用ASFDetectFaces就会覆盖上一次ASFDetectFaces的结果，如果需要保存上一次的结果，请将这部分内存copy出来。 虹软这样做的好处是函数不会因为申请不到内存而失败，并且不会造成内存泄漏。

这只是最简单的人脸识别流程，除此之外，虹软人脸识别SDK还支持RGB活体识别，IR活体识别，口罩检测，闭眼检测，遮挡检测，图像质量检测等等功能。更多文档参考虹软文档中心

Milvus环境搭建

Milvus最简单的安装方式是通过docker安装。Milvus有CPU版和GPU版，这里以CPU版为例。可以参考Milvus官方参考文档。
https://milvus.io/cn/docs/v1.0.0/milvus_docker-cpu.md

1. 安装CentOS或Ubuntu，我使用的这个
   https://vault.centos.org/7.4.1708/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso
2. 安装Docker，使用官方安装脚本自动安装。

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

3. 拉取 Milvus 镜像

sudo docker pull milvusdb/milvus:1.0.0-cpu-d030521-1ea92e

4. 下载Milvus配置文件

mkdir -p /home/$USER/milvus/conf
cd /home/$USER/milvus/conf
wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v1.0.0/core/conf/demo/server_config.yaml

如果无法通过 wget 命令下载配置文件，也可以在 /home/$USER/milvus/conf 目录下创建 server_config.yaml 文件，然后将 server_config.yaml文件 的内容复制到你创建的配置文件中。
5. 启动 Milvus Docker 容器

sudo docker run -d --name milvus_cpu_1.0.0 \
-p 19530:19530 \
-p 19121:19121 \
-v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
-v /home/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \
-v /home/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \
-v