位图数据获取到了，就可以进行识别处理了，高高兴兴的加上了识别逻辑，但是现实总是充满了意外和惊喜，没错，坑又来了。没有加入识别逻辑的时候，捕获到的图像在PictureBox上显示非常正常，清晰、流畅，加上识别逻辑后，开始出现花屏（捕获到的图像花屏）、拖影、显示延迟（至少会延迟10-20秒以上）、程序卡顿，总之就是各种问题。最开始，我的识别逻辑写到DataReceived方法里面的，这个方法是运行于主线程外的另一个线程中的，其实按道理将，捕获、识别、显示位于一个线程中，应该是不会出现问题，我估计（不确定，没有去深入研究，如果谁知道实际原因，可以留言告诉我），是因为ffmpeg的原因，因为ffmpeg是单独的一个进程在跑，他的数据捕获是持续在进行的，而识别模块的处理时间大于每一帧的采集时间，所以，缓冲区中的数据没有得到及时处理，ffmpeg接收到的部分图像数据（大于32768的数据）被丢弃了，然后就出现了各种问题。最后，又是一次耗时不短的探索之旅。
private void Render()
{
while (_renderRunning)
{
if (_image == null)
continue;
Bitmap image;
lock (_imageLock)
{
image = (Bitmap) _image.Clone();
}
if (_shouldShot){
WriteFeature(image);
_shouldShot = false;
}
Verify(image);
if (videoImage.InvokeRequired)
videoImage.Invoke(new Action(() => { videoImage.Image = image; }));
else
videoImage.Image = image;
}
}
如上代码所述，我单独开了一个线程，用于图像的识别处理和显示，每次都从已捕获到的图像中克隆出新的Bitmap实例进行处理。这种方式的缺点在于，有可能会导致丢帧的现象，因为上面说到了，识别时间（如果检测到新的人脸，那么加上匹配，大约需要130ms左右）大于每帧时间，但是并不影响识别效果和需求的实现，基本丢弃的帧可以忽律。最后，运行，稳定了、完美了，实际也感觉不到丢帧。
Demo程序，我运行了大约4天左右，中间没有出现过任何异常和识别错误。
写在最后
虽然虹软官方表示，免费识别库适用于1000人脸库以下的识别，实际上，做一定的工作（工作量其实也不小），也是可以实现较大规模的人脸搜索滴。例如，采用多线程进行匹配，如果人脸库人脸数量大于1000，则可以考虑每个线程分别进行处理，人脸特征数据做缓存（一个人脸的特征数据是22KB，对内存要求较高），以提升程序的识别搜索效率。或者人脸库特别大的情况下，可以采用分布式处理，人脸特征加载到Redis数据库当中，多个进程多个线程读取处理，每个线程上传自己的识别结果，然后主进程做结果合并判断工作，主要的挑战就在于多线程的工作分配一致性和对单点故障的容错性。
