嵌入式使人脸识别更具成本效益

发布者:hpediter 发布时间:2020-05-25 09:52:11

嵌入式使人脸识别更具成本效益

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人工智能和图像处理技术 发展,使得人脸识别可以在低功耗 微处理器上进行,而不是在耗电 gpu上进行。此外,基于单片机 技术还具有大多数单片机所支持 多种节能模式 优点。由于MCU不需要启动Linux这样 大型操作系统,因此主处理器可以在不需要时关闭。但是,一旦传感器需要工作,您仍然可以在几秒钟内唤醒处理器以获得所有功能。

人脸识别应用扩展

当天有很多平台可以用来抽象机器学习 复杂性,必威英超港焦点,在面部识别应用程序中从头开始构建结构是非常困难 ,而且由于新 开发工具,可在已知算法和平台上迅速搭建高性能 应用,同时满足不同企业 需求。

在平板电脑和智能手机等嵌入式系统中,早期实现人脸识别 训练要求用户摆出一系列不同 姿势,这样神经网络才能有效地训练新用户 脸。而如今只向摄像机记录一次面部信息即可。

如前所述,安全性是面部识别 部分应用之一。因此,能够24小时保护你 资产是很重要 ,基于图像采集 技术似乎仅限于在可见光可用 情况下运行,夜间覆盖可以通过使用对红外光谱工作 辅助设备增强,可见光图像传感器或使用飞行时间资料统计构建范围内物体 三维地图来实现,必威英超港本报讯,这样可以实现夜视。

嵌入式商业系统对深度学习 要求与研究级工具不同,后者通常是Linux编写 开源工具包,但是基于MCU 解决方案不能承受Linux搭配 沉重 内存开销或长 启动时间,并且可以在使用更少内存和功耗 轻量级操作系统上运行。

支持夜视

教学设备

资料统计 安全

本地优化

用户新担心 是,我们在日常生活中接触到 大多数面部识别应用程序都会处理云中收集 资料统计。没有人希望他们 行动和活动通过互联网传播,并可能被利用。但也有一些平台在本地执行图像处理。NXP基于MCU EdgeReady平台是一个现成 物联网边缘计算解决方案,可在本地执行所有分析和面部识别。这意味着开发人员可以更可靠 保护隐私。

系统 安全

访问控制是嵌入式系统中人脸识别 新大用例之一,由于安全性经常受到威胁,系统需要足够健壮,以免被假人脸所破解。集成视觉和机器学习在这里很重要,因为它们可以对图像进行检查,以确保可行 资料统计进入管道。这也为管道带来了灵活性,必威英超港本网讯,使其不仅能解释可见 东西——例如,使用紫外线传感器,可以通过区分照片或截图中 真实情况,进一步提高安全性。

越来越多 设备,包括面向消费者 物联网智能产品,将以人脸识别为核心功能进行设计。更重要 是,这些设备不仅能够辨别人脸,还能辨别表情。设备将能够读取诸如高兴、沮丧和愤怒等情绪暗示,并可能做出相应 反应。

越来越容易了

轻量级操作系统

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