大多数人都玩腻了图片配合人脸的玩法

有很多人肯定会问，怎么样才能把人脸的各项服务和视频结合起来。。

如果每秒24帧的视频，QPS为2，那我可以每半秒推一帧过去分析。

这方法可行，但忽略了一点，网络的带宽与传输速度。

通常一张2M的图在网络中来回传输也需要1s的时间。可别小看这1s，你一秒2次请求，带宽很可能造成队列问题。严重的时候可能会把自己给DDOS了

现在为了考虑到这一点，我为 C# SDK-CLI 设计了本地脸部校验机制。

由本地处理视频流，分析每一帧画面中脸部的状态，从而大幅度降低交互。   再也不用担心带宽阻塞了呢

优势：

该机制做到了全离线分析视频流，与云毫无关系

只有当出现脸了才会触发相应的事件，可在事件中定义注册、识别、比对、认证。

触发后续不离开，不会再重复触发，大幅度降低端云交互压力。

目前已经完成了初步的效果，快的话下个月初，各位就能从 C# SDK-CLI 获取到该解决方案上手使用啦

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