與您的預(yù)期相反，將面部識(shí)別功能引入計(jì)算機(jī)并不需要高端硬件。自2000年代中期以來，計(jì)算能力已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，那時(shí)，深度學(xué)習(xí)開始利用GPU進(jìn)行圖像分類。今天，嵌入式工程師就可以開發(fā)深度學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用，并將功能劃分優(yōu)先級(jí)，從而降低所需的處理能力。

越來越容易了

今天有很多平臺(tái)可以用來抽象機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜性，在面部識(shí)別應(yīng)用程序中從頭開始構(gòu)建結(jié)構(gòu)是非常困難的，而且由于新的開發(fā)工具，可在已知算法和平臺(tái)上迅速搭建高性能的應(yīng)用，同時(shí)滿足不同市場(chǎng)的需求。

系統(tǒng)的安全

訪問控制是嵌入式系統(tǒng)中人臉識(shí)別的最大用例之一，由于安全性經(jīng)常受到威脅，系統(tǒng)需要足夠健壯，以免被假人臉?biāo)平狻＜梢曈X和機(jī)器學(xué)習(xí)在這里很重要，因?yàn)樗鼈兛梢詫?duì)圖像進(jìn)行檢查，以確?？尚械臄?shù)據(jù)進(jìn)入管道。這也為管道帶來了靈活性，使其不僅能解釋可見的東西——例如，使用紫外線傳感器，可以通過區(qū)分照片或截圖中的真實(shí)情況，進(jìn)一步提高安全性。

數(shù)據(jù)的安全

用戶最擔(dān)心的是，我們?cè)谌粘Ｉ钪薪佑|到的大多數(shù)面部識(shí)別應(yīng)用程序都會(huì)處理云中收集的數(shù)據(jù)。沒有人希望他們的行動(dòng)和活動(dòng)通過互聯(lián)網(wǎng)傳播，并可能被利用。但也有一些平臺(tái)在本地執(zhí)行圖像處理。NXP基于MCU的EdgeReady平臺(tái)是一個(gè)現(xiàn)成的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算解決方案，可在本地執(zhí)行所有分析和面部識(shí)別。這意味著開發(fā)人員可以更可靠的保護(hù)隱私。

支持夜視

如前所述，安全性是面部識(shí)別的主要應(yīng)用之一。因此，能夠24小時(shí)保護(hù)你的資產(chǎn)是很重要的，基于圖像采集的技術(shù)似乎僅限于在可見光可用的情況下運(yùn)行，夜間覆蓋可以通過使用對(duì)紅外光譜工作的輔助設(shè)備增強(qiáng)，可見光圖像傳感器或使用飛行時(shí)間數(shù)據(jù)構(gòu)建范圍內(nèi)物體的三維地圖來實(shí)現(xiàn)，這樣可以實(shí)現(xiàn)夜視。

輕量級(jí)操作系統(tǒng)

嵌入式商業(yè)系統(tǒng)對(duì)深度學(xué)習(xí)的要求與研究級(jí)工具不同，后者通常是Linux編寫的開源工具包，但是基于MCU的解決方案不能承受Linux安裝的沉重的內(nèi)存開銷或長(zhǎng)的啟動(dòng)時(shí)間，并且可以在使用更少內(nèi)存和功耗的輕量級(jí)操作系統(tǒng)上運(yùn)行。

本地優(yōu)化

人工智能和圖像處理技術(shù)的進(jìn)步意味著面部識(shí)別可以在低功耗的微處理器上進(jìn)行，而不是在耗電的GPU上進(jìn)行，另外，基于MCU的方法還具有當(dāng)前大多數(shù)MCU支持的多種節(jié)能模式的額外優(yōu)點(diǎn)。由于MCU不需要啟動(dòng)像Linux這樣的大型操作系統(tǒng)，因此主處理器可以在不需要時(shí)關(guān)閉。但是，一旦傳感器需要工作，您仍然可以在幾秒鐘內(nèi)喚醒處理器以獲得全部功能。

教學(xué)設(shè)備

在平板電腦和智能手機(jī)等嵌入式系統(tǒng)中，早期實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的訓(xùn)練要求用戶擺出一系列不同的姿勢(shì)，這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能有效地訓(xùn)練新用戶的臉。而如今只向攝像機(jī)記錄一次面部信息即可。

人臉識(shí)別應(yīng)用擴(kuò)展

越來越多的設(shè)備，包括面向消費(fèi)者的物聯(lián)網(wǎng)智能產(chǎn)品，將以人臉識(shí)別為核心功能進(jìn)行設(shè)計(jì)。更重要的是，這些設(shè)備不僅能夠辨別人臉，還能辨別表情。設(shè)備將能夠讀取諸如高興、沮喪和憤怒等情緒暗示，并可能做出相應(yīng)的反應(yīng)。

編輯：jq