视觉智能平台有没有安卓或者ios的离线视频流人脸识别？

视觉智能平台确实提供了适用于安卓或iOS的离线视频流人脸识别的解决方案。这些解决方案通常包括以下几个方面：

1. 移动端SDK：一些视觉智能平台提供了专门针对移动端优化的软件开发工具包（SDK），这些SDK可以集成到安卓和iOS应用中，实现离线视频流的人脸识别功能。
2. 人脸检测与识别：有的安卓项目演示了人脸检测、人脸对齐、人脸库建立和人脸识别等功能，这些功能全部在离线状态下实现，适合用于技术学习和交流。
3. 高性能AI计算引擎：为了提高离线人脸识别的性能，一些平台采用了高性能AI计算引擎，如Blackhole，它通过CPU多核加速、异构加速等技术充分发挥硬件的性能潜力，从而提升离线处理能力。
4. 本地识别：百度人脸识别提供了在设备上采集人脸并同时进行识别的方式，这种方式不需要与服务器端进行交互，即实现了完全的本地化识别处理。

总的来说，这些解决方案使得在没有网络连接的情况下也能进行人脸识别，这对于需要在移动设备上实现人脸识别功能的应用来说是非常有用的。

视觉智能平台有提供安卓或者iOS的离线视频流人脸识别功能。以下是一些关于这方面的具体信息：

1. 安卓平台：存在专为安卓系统设计的人脸识别应用程序，这些应用可以执行人脸检测、人脸对齐和人脸识别等功能，并且全部在离线状态下实现。
2. iOS平台：尽管在搜索中没有直接提及iOS平台的特定解决方案，但考虑到技术的快速发展和跨平台工具的普及，很可能也存在适用于iOS的类似离线人脸识别技术。
3. 离线操作：有些方案强调了在设备上进行人脸采集的同时也在本地（即设备上）完成识别工作，无需与服务器端交互，这就意味着可以在没有网络连接的情况下进行人脸识别处理。
4. 技术实现：这些功能可能通过集成诸如虹软等第三方人脸识别SDK来实现，它们支持本地视频流的人脸追踪，并能够实时检测摄像头图像帧，对比人脸库中的信息特征以实现多对多的人脸跟踪。
5. 性能优化：为了提高离线人脸识别的效率，一些计算引擎如Paddle或Blackhole被用于提升处理速度，这些引擎采用了CPU多核加速、异构加速等技术，以充分发挥硬件的性能潜力。

综上所述，确实存在支持在安卓或者iOS平台上进行离线视频流人脸识别的技术，且这些技术可应用于多种场景，如门禁安全、身份验证等。

视觉智能平台确实有提供适用于安卓或iOS的离线视频流人脸识别的解决方案。以下是一些相关的技术和产品：

1. 移动端SDK：部分视觉智能平台提供了专门针对移动端优化的软件开发工具包（SDK），这些SDK可以集成到安卓和iOS应用中，实现离线视频流的人脸识别功能。
2. 离线人脸识别源码：有些开源项目提供了Android平台的离线人脸识别源码Demo，开发者可以根据这些源码编译APP，实现基于摄像头采集图像或视频流的人脸识别。
3. 跨平台框架：如TensorFlow和Tfjs（TensorFlow.js）等，支持跨平台开发，可以在web端实现视频流的实时人脸识别，结合HTML5的canvas元素和JavaScript，可以实现在网页上进行人脸识别的功能。
4. AI计算引擎：一些高性能的AI计算引擎，如PaddlePaddle的Blackhole，虽然主要用于服务器端，但其优化技术也可以为移动端的人脸识别提供参考。
5. 硬件加速：现代智能手机通常配备有强大的CPU和GPU，可以利用这些硬件资源进行离线的人脸识别计算，提高识别效率和准确率。
6. 第三方服务：也有第三方服务提供商提供基于云的人脸识别服务，虽然这些服务通常需要网络连接，但也为移动设备上的人脸识别提供了便利。

综上所述，要在安卓或iOS平台上实现离线视频流的人脸识别，可以考虑使用专门的SDK、开源源码、跨平台框架以及利用硬件加速等方法。在选择具体的技术方案时，需要考虑到应用的性能需求、开发成本和用户隐私等因素。

没有。此回答整理自钉群“阿里云视觉智能开放平台咨询1群”