资料介绍
越来越多的设计人员被要求为当前网络和新产品添加图像和视频分析功能,特别是对于安全应用。人脸和车辆识别尤其受欢迎,可以增加可观的价值,但为基于微控制器的系统了解和编程人脸识别模型的细节可能既耗时又复杂。越来越多的设计人员被要求为当前网络和新产品添加图像和视频分析功能,特别是对于安全应用。人脸和车辆识别尤其受欢迎,可以增加可观的价值,但为基于微控制器的系统了解和编程人脸识别模型的细节可能既耗时又复杂。通常情况下,开发人员需要尽快开始试验和开发。本文将展示开发人员如何通过使用现成的硬件和软件组合来加速将面部识别集成到嵌入式系统中,从而节省时间。通常情况下,开发人员需要尽快开始试验和开发。本文将展示开发人员如何通过使用现成的硬件和软件组合来加速将面部识别集成到嵌入式系统中,从而节省时间。人脸识别基础人脸识别基础大多数开发人员已经熟悉人脸检测。这是分析图像并确定人脸存在位置的过程。许多智能手机都具有此功能。人脸识别是人脸检测之后的下一个阶段。它是使用从面部特征的相对距离导出的数据分析面部并开发数学模型的过程。这些包括眼睛之间的距离,以及眼睛与鼻子、下巴、耳朵和颧骨的相对位置。还确定了面部相对于面部识别相机的角度,因为这对于确定相对距离很重要。还可以检测肤色并用于识别。大多数开发人员已经熟悉人脸检测。这是分析图像并确定人脸存在位置的过程。许多智能手机都具有此功能。人脸识别是人脸检测之后的下一个阶段。它是使用从面部特征的相对距离导出的数据分析面部并开发数学模型的过程。这些包括眼睛之间的距离,以及眼睛与鼻子、下巴、耳朵和颧骨的相对位置。还确定了面部相对于面部识别相机的角度,因为这对于确定相对距离很重要。还可以检测肤色并用于识别。然后将该模型与存储的已知面孔数学模型的数据库进行比较,然后算法确定最佳匹配。检测到的人脸与存储的人脸相匹配的概率(百分比)。另一种方法是没有匹配项,因此检测到的面部是未知的。然后将该模型与存储的已知面孔数学模型的数据库进行比较,然后算法确定最佳匹配。检测到的人脸与存储的人脸相匹配的概率(百分比)。另一种方法是没有匹配项,因此检测到的面部是未知的。人脸识别硬件人脸识别硬件为了整合面部识别,设计人员可以选择将摄像头传感器、视频和图像前端信号调节、GPU、控制处理器、内存以及相关软件和固件整合在一起。当然,这需要时间,而且学习曲线可能很长。或者,他们可以使用现成的硬件和固件构建面部识别系统。Omron Electronics的为了整合面部识别,设计人员可以选择将摄像头传感器、视频和图像前端信号调节、GPU、控制处理器、内存以及相关软件和固件整合在一起。当然,这需要时间,而且学习曲线可能很长。或者,他们可以使用现成的硬件和固件构建面部识别系统。Omron Electronics的B5T-007001B5T-007001
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