本文探讨虹软人脸识别SDK中detectMode、detectFaceMaxNum和combinedMask参数的影响。detectMode选择image模式能更准确反映算法能力。detectFaceMaxNum设置不影响性能，仅限定单帧人脸检测数量。combinedMask参数影响内存占用，不必要的属性组合会增加内存消耗。活体检测（ASF_LIVENESS）对CPU资源需求较高，建议单独线程处理以确保流畅性。
引言
使用了免费的人脸识别算法，感觉还是很不错的，但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的。这里分享一下我对一些参数的验证结果（这里以windows版本为例，linux、android基本一样），希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法。
本文主要分析以下两个参数：
- detectFaceMaxNum
- combinedMask
detectMode参数介绍
在引擎初始化的时候，需要选择video或image模式，在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO、ASF_DETECT_MODE_IMAGE，根据需要的模式传入即可。video模式对应人脸追踪算法（FT），image模式对应人脸检测算法（FD），关于FT/FD算法的区别可以参考虹软AI 人脸识别SDK接入 — 参数优化篇（1） 通过测试数据，个人感觉image模式下的数据更能准确的体现算法的能力，下面关于其他参数的介绍均在image模式下进行；
测试机器硬件配置：
- 处理器：Intel(R)Corei5-7400 CPU @ 3.00GHZ 300GHZ
- 安装内存(RAM)：16.00GB(15.9GB可用)
- 系统类型：win-10 64位操作系统
参数介绍：
一、detectFaceMaxNum参数说明
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