人脸识别

格子Sensai演示

可编程解决方案,这个演示,实现在一个点阵ECP5低功耗FPGA上,使用机器学习识别不同的人脸。训练一个卷积神经网络(CNN)加速引擎,从每个注册的人脸中提取256个16位特征,从而实现准确的识别。

在现场登记,演示可以注册和识别人脸而无需再训练,消除了上传图像和使用GPU进行冗长的再训练的需要。

快速实现,该演示使用了嵌入式视觉开发套件, RTL块为8层CNN加速器,图像传感器连接和设置,图像传感器处理器和内存管理提供方便修改。

特征

  • vgg8样CNN培训以检测人脸上的测量点
  • 在不需要对网络进行再训练的情况下,进行新的人脸注册和识别
  • 每秒最多30帧
  • 能源消耗:0.85 W

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框图

文档

快速参考
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基于EVDK的人脸识别发脱位比特流用户指南
FPGA-UG-02092 1.0 2019/09/9/9. PDF. 1.7 MB.
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基于EVDK的人脸识别演示比特流
1.0 2019/09/9/9. 压缩 12 MB.

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