人脸识别

莱迪思sensai演示

可编程解决方案—该演示在莱迪思ecp5低功耗fpga上实现,使用机器学院习不错的人脸。经过训练的卷积神经网站(CNN)通讯提取每张注册人脸照片的256个16位特生来牌地下人脸识别。

现场注册 -该演示无需重新训练即可注册和识别人的脸,无需上传图像和使用GPU进行繁复的重新训练。

快速实现 -该演示采用嵌入式视觉开发套件。还还用于8层cnn加载器的rtl模块,图库矢量器材,图表器材和仪器和仪器制剂,便于便于。

特兰

  • 经过训练的类似VGG8的CNN网络来检测人脸上的测量点
  • 无须重新训练网络即可在现场注册和识别新面孔
  • 帧率高达30 PFS
  • 功耗仅为0.85 w

跳转到

框图

文档

快速参考
下面
标题 编号 版本 日期 格哈 文件大小
基于EVDK的人脸识别演示码流用户指南
fpga - ug - 02092 1.0 2019/09/9/9. PDF. 1.7 MB
标题 编号 版本 日期 格哈 文件大小
基于EVDK的人脸识别发出比特流
1.0 2019/09/9/9. 邮政编码 12 MB
与大多数网站一样,我们使用cookie和类似的技术来增强您的用户体验。我们还允许第三方在我们的网站上放置Cookie。通过继续使用本网站,您同意使用cookie,如我们所述饼干的政策