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越來(lái)越多的設(shè)計(jì)人員被要求為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)和新產(chǎn)品添加圖像和視頻分析功能,特別是對(duì)于安全應(yīng)用。人臉和車輛識(shí)別尤其受歡迎,可以增加可觀的價(jià)值,但為基于微控制器的系統(tǒng)了解和編程人臉識(shí)別模型的細(xì)節(jié)可能既耗時(shí)又復(fù)雜。越來(lái)越多的設(shè)計(jì)人員被要求為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)和新產(chǎn)品添加圖像和視頻分析功能,特別是對(duì)于安全應(yīng)用。人臉和車輛識(shí)別尤其受歡迎,可以增加可觀的價(jià)值,但為基于微控制器的系統(tǒng)了解和編程人臉識(shí)別模型的細(xì)節(jié)可能既耗時(shí)又復(fù)雜。通常情況下,開發(fā)人員需要盡快開始試驗(yàn)和開發(fā)。本文將展示開發(fā)人員如何通過(guò)使用現(xiàn)成的硬件和軟件組合來(lái)加速將面部識(shí)別集成到嵌入式系統(tǒng)中,從而節(jié)省時(shí)間。通常情況下,開發(fā)人員需要盡快開始試驗(yàn)和開發(fā)。本文將展示開發(fā)人員如何通過(guò)使用現(xiàn)成的硬件和軟件組合來(lái)加速將面部識(shí)別集成到嵌入式系統(tǒng)中,從而節(jié)省時(shí)間。人臉識(shí)別基礎(chǔ)人臉識(shí)別基礎(chǔ)大多數(shù)開發(fā)人員已經(jīng)熟悉人臉檢測(cè)。這是分析圖像并確定人臉存在位置的過(guò)程。許多智能手機(jī)都具有此功能。人臉識(shí)別是人臉檢測(cè)之后的下一個(gè)階段。它是使用從面部特征的相對(duì)距離導(dǎo)出的數(shù)據(jù)分析面部并開發(fā)數(shù)學(xué)模型的過(guò)程。這些包括眼睛之間的距離,以及眼睛與鼻子、下巴、耳朵和顴骨的相對(duì)位置。還確定了面部相對(duì)于面部識(shí)別相機(jī)的角度,因?yàn)檫@對(duì)于確定相對(duì)距離很重要。還可以檢測(cè)膚色并用于識(shí)別。大多數(shù)開發(fā)人員已經(jīng)熟悉人臉檢測(cè)。這是分析圖像并確定人臉存在位置的過(guò)程。許多智能手機(jī)都具有此功能。人臉識(shí)別是人臉檢測(cè)之后的下一個(gè)階段。它是使用從面部特征的相對(duì)距離導(dǎo)出的數(shù)據(jù)分析面部并開發(fā)數(shù)學(xué)模型的過(guò)程。這些包括眼睛之間的距離,以及眼睛與鼻子、下巴、耳朵和顴骨的相對(duì)位置。還確定了面部相對(duì)于面部識(shí)別相機(jī)的角度,因?yàn)檫@對(duì)于確定相對(duì)距離很重要。還可以檢測(cè)膚色并用于識(shí)別。然后將該模型與存儲(chǔ)的已知面孔數(shù)學(xué)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較,然后算法確定最佳匹配。檢測(cè)到的人臉與存儲(chǔ)的人臉相匹配的概率(百分比)。另一種方法是沒(méi)有匹配項(xiàng),因此檢測(cè)到的面部是未知的。然后將該模型與存儲(chǔ)的已知面孔數(shù)學(xué)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較,然后算法確定最佳匹配。檢測(cè)到的人臉與存儲(chǔ)的人臉相匹配的概率(百分比)。另一種方法是沒(méi)有匹配項(xiàng),因此檢測(cè)到的面部是未知的。人臉識(shí)別硬件人臉識(shí)別硬件為了整合面部識(shí)別,設(shè)計(jì)人員可以選擇將攝像頭傳感器、視頻和圖像前端信號(hào)調(diào)節(jié)、GPU、控制處理器、內(nèi)存以及相關(guān)軟件和固件整合在一起。當(dāng)然,這需要時(shí)間,而且學(xué)習(xí)曲線可能很長(zhǎng)。或者,他們可以使用現(xiàn)成的硬件和固件構(gòu)建面部識(shí)別系統(tǒng)。Omron Electronics的為了整合面部識(shí)別,設(shè)計(jì)人員可以選擇將攝像頭傳感器、視頻和圖像前端信號(hào)調(diào)節(jié)、GPU、控制處理器、內(nèi)存以及相關(guān)軟件和固件整合在一起。當(dāng)然,這需要時(shí)間,而且學(xué)習(xí)曲線可能很長(zhǎng)。或者,他們可以使用現(xiàn)成的硬件和固件構(gòu)建面部識(shí)別系統(tǒng)。Omron Electronics的B5T-007001B5T-007001
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