同上一篇讲述算法在瑞芯微平台的应用，本篇文章讲述旷世的算法在海思平台中的应用。
旷世的算法支持应用在Hi3559AV100、Hi3519AV100、Hi3516DV300等平台。其算法包括相机人脸抓拍、相机人脸抓拍识别、相机脸人绑定抓拍、相机脸人绑定+识别、NVR脸人绑定+识别、NVR人脸抓拍识别、面板机人脸识别，可实现单路视频流人脸抓拍和人脸属性识别。
相机抓拍人脸：单路视频流人脸抓拍+人脸属性识别
相机人脸抓拍识别：单路视频流人脸抓拍+人脸识别+活体识别+人脸属性识别；
相机脸人绑定抓拍：单路视频流人脸抓拍+人形抓拍，人脸和人形绑定+人脸属性识别+人体属性识别；
相机脸人绑定+识别：单路视频流人脸抓拍+人形抓拍+人脸和人形绑定+人脸属性识别+人体属性识别 +人脸识别+活体识别；
NVR脸人绑定+识别：多路视频流脸人绑定+活体识别+人脸属性识别；
NVR人脸抓拍识别：4路视频流人脸抓拍+人脸识别+活体识别+人脸属性识别；
软件功能
包括人脸检测、人脸跟踪、人形检测、人形跟踪、脸人绑定、人脸属性识别、人体属性识别、人脸特征提取、人脸比对、活体检测
人脸检测：在静止图片或者动态视频流中检测出多张人脸的坐标；
人脸跟踪：在动态视频流中检测出同一人的人脸，并根据质量公式推出最 佳人脸坐标；
人形检测：在静止图片或者动态视频流中检测出多个人体的坐标，其中包含背面；
人形跟踪：在动态视频流中检测出同一人的人形，并根据质量公式推出最 佳人形坐标；
脸人绑定：人脸跟踪的ID信息跟人形跟踪的信息ID一致；
人脸属性识别：识别检测出的人脸的年龄、性别、眼睛、口罩、帽子等属性；
人体属性识别：识别检测出的人体的上下衣服类型和颜色，帽子的类型和颜色，发型，背包（拎包）种类等；
人脸特征提取：提取抓拍/入库人脸的特征数据；
人脸比对：将抓拍的人脸特征与入库图片的人脸特征进行比较后输出比分值；
活体检测：判断检测的人脸是真人还是非真人；
算法指标
建议输入图像尺寸：1080P
同屏抓拍人脸最大数量：3519AV100：150人，其他nnie平台：128，arm平台：64
同屏人脸识别最大数量：nnie平台：5人
检测最小人脸尺寸：30*30像素
检测最小人体尺寸：40*100像素
识别最小人脸尺寸：50*50像素（识别不带活体）/80*80像素（识别带活体）
属性识别最小人脸尺寸：30*30像素
属性识别最小人体尺寸：60*120像素
人脸抓拍角度：偏航角 yaw [-70°~+70°]
俯仰角 pitch [-35°~+35°]
翻滚角 roll [-180°~+180°]
人脸属性识别角度：偏航角 yaw [-45°~+45°]
俯仰角 pitch [-35°~+35°]
翻滚角 roll [-45°~+45°]
人脸识别角度：偏航角 yaw [-35°~+35°]
俯仰角 pitch [-35°~+35°]
翻滚角 roll [-35°~+35°]
人脸抓拍率：标准环境下99.9%，综合抓拍率：99.5%
人体抓拍率：标准环境下98%，综合抓拍率97.5%
人脸误抓率：0.5%
人体误抓率：1%
重复抓拍率：标准环境下低于<5%，综合低于<15%
活体检出率：98%@0.5拒真率
人脸属性检出准确率：年龄：±3.7 岁 ，性别：99%，其他：94%以上
人体属性检出准确率：综合准确率90%
识别比对率：<10万人底库：98.2%以上@0.5%误识率；<30万人低库：96.8%以上@0.5%误识率
支持高速移动人脸，人体检测：移动速度25Km/H
检测精度
抓拍
抓拍率：视频中有 100 个人，正确抓到 99 个不同人，抓拍率是 99%
误抓率：抓拍图有 100 张，其中 1 张是非人脸，误抓率是 1%
重复率：抓拍图有 100 张，其中有 99 个不同的人，重复率为 1/99=1.01%
漏抓率：1-抓拍率
识别
召回率：视频中目标人出现 100 人次，正确识别 99 人次，召回率是 99%
准确率：识别次数是 100 次，其中 99 次为正确识别，准确率是 99%
误识率：1% @10 万底库，即 10 万底库情况下，100 张抓拍图，产生了 1 次误识别，误识率 1%
漏识率：1-召回率
以上是关于旷世算法在瑞芯微平台的应用，社区的部分板卡也移植了该算法，有需要可咨询平台V：ebainacs/易百纳淘宝客服。
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