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人脸抓拍、人脸识别技术在端AI芯片上的应用

时间:2019-10-20     作者:甘肃中联【原创】   阅读

  人脸选优的目的是选择符合人脸识别要求的人脸图像。当前的人脸识别技术条件下识别侧脸和模糊人脸仍是很困难的,因此要求把侧脸和模糊人脸能够过滤掉。侧脸过滤有两种策略,一种是训练人脸检测模型时将侧脸作为副样本,另一种是估计人脸的姿态。为了在端AI芯片上落地,估计人脸的姿态的算法模型计算量也不能太大。穿戴式设备产生的模糊一般有两种:对焦模糊和运动模糊。在端AI芯片上判断人脸图像是否模糊是一个挑战,从实时性上考虑可以采用传统的非深度学习算法。

  人脸识别算法一般运行在云端,但随着端AI芯片算力的提升以及1:10万级以下的人脸识别场景的挖掘,人脸算法开始下移到AI芯片。这种方案的好处有以下两点:

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  1.人脸识别的速度大幅提升。云端进行人脸识别的方案一般要耗时1-2秒,但在终端进行人脸识别只需几百毫秒。

  2.人脸识别的方案成本降低。云端进行人脸识别需要配置较高的服务器,占用更大的网络带宽,成本较高,而在终端进行人脸识别效率高。

  适合人脸安防应用的*AI芯片主要有以下几种:

  1.Intel movidius myraid系列芯片,在算力和功耗之间平衡得最好,最新的MyraidX芯片算力已达1Tflops。老款Myraid2芯片采用VPU进行加速,最新的MyraidX芯片则同时集成了VPU和NPU,其中NPU支持通过专门的硬件单元对卷积、pooling等算子进行加速。借助OpenVINO的支持,movidius芯片可敏捷地部署caffe、tensorflow、pytorch等主流深度学习框架训,支持SSD、YOLO等目标检测算法。亮亮视野AR眼镜采用movidius芯片提供AI算力。

  2.华为海思Hi3559A,支持caffe模型部署运行。借助海思在安防行业的沉淀,Hi3559A芯片在视频编码方面极具竞争力,支持int8量化,算力高达0.6Tflops,在功耗方面与movidius芯片相当。

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  3.Inuitive NU4000,功耗较低,SLAM支持得较好,支持独特的12-bit量化,在深度学习方面能力也与movidius相近,支持SSD、YOLO等检测算法。

  4.深鉴科技AI芯片,特色是自主研发的深度压缩技术与深度学习处理器DPU(Deep Learning Processing Unit),拥有从算法到软硬件的完整解决方案,但功耗较高。


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