人脸识别

格子Sensai演示

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可编程解决方案 -在Lattice ECP5低功耗FPGA上实现的该演示使用机器学习来识别不同的人脸。训练卷积神经网络(CNN)加速发动机,以通过从每个登记的面部提取256个16位特征来实现精确的识别。

在现场注册 -演示可以在不再培训的情况下注册和识别面,无需使用GPU上传图像并冗长再培训。

快速实现 -演示利用了嵌入式视觉开发套件,提供8层CNN加速器的RTL块,图像传感器连接和设置,图像传感器处理器和存储器管理,以便于修改。

特征

  • 类似于vgg8的CNN训练来检测人脸上的测量点
  • 现场新脸部注册和身份证明,无需重新培训网络
  • 每秒30帧
  • 功耗:0.85 W

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标题 数字 版本 日期 格式 尺寸
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
标题 数字 版本 日期 格式 尺寸
基于EVDK的人脸识别发出比特流
1.0 2019/09/9/9. 压缩 12 MB.

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