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嵌入式前端人脸识别SDK - AID.Face 正式上线丨OPEN AI LAB

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嵌入式前端人脸识别SDK - AID.Face 正式上线丨OPEN AI LAB

发布日期:2019-09-06 作者: 点击:

AID.Face是以Tengine/HCL为平台的嵌入式前端人脸识别SDK,可在现有SoC上流畅的使用人脸识别功能,特别在低功耗、低成本高性价比的嵌入式终端上。领先的人脸识别算法,优秀的人脸检测算法,独创的人脸质量评价算法、基于RGB+IR双目/双摄像头的活体防伪功能以及双摄像头可视区域校准算法。

Tengine/HCL在现有SoC上带来的2.5+倍算力提升的同时需要更小的内存,可在低成本、高性价比的智能终端提供优质的用户体验。特别是在Cortex-A7 SoC上部署本地人脸识别变得简单和可行。

同时AID.Face也提供友好、简洁、通用的API,可快速部署到目标硬件平台,加速人脸识别终端快速产品化落地。并支持本地/远程人脸注册API,方便快速和现有业务结合,实现 “端+云”结合的人脸识别大系统部署。

嵌入式人脸识别.jpg

人脸识别算法流程

人脸识别需要经过面部定位、双眼定位、注册照片质量评估、影像校正(缩小、纠正角度)、前期处理、特征点提取、合成特征集群和存盘记录比对等多个步骤,可以看出对系统的计算力和内存要求非常高,通过使用Tengine/HCL大大提升了现有嵌入式SoC的算力,使得人脸识别系统可部署在各类种嵌入式设备上,并提供超预期的识别用户体验。

AID.Face 产品特性

1. 使用Arm中国周易平台-Tengine,毫秒级别识别速度;

2. 针对于不同CPU/GPU指令集、微架构级别优化,以及xPU的异构计算支持;

3. 识别本地化,支持完全离线工作模式;

4. 基于深度学习算法,超小模型,对内存容量要求低;

5. 对光线等适应性强;

6. RGB+IR双目/双摄像头活体防伪、ToF以及3D结构光防伪支持;

7. 支持双摄像头可是区域校准算法;

8. 支持Android、Linux多种平台。

AID.Face 性能比对

AID.Face人脸检测的前置处理采用深度学习算法搜索人脸目标,降低误检率的同时能检出更多人脸,检出率高达99.3%。算法模型文件大小仅4MB,识别成功率高达99.58%。通过计算脸部关键点来获取人脸角度,以排除角度过大对识别造成的负面影响,同时算法能够过滤不适合识别的模糊照片。同时采用多重方法检测仿冒人脸,极大提高了安全性。

AID.Face使用不同人脸库条件下,在几种典型Arm CPU(Cortex-A7、Cortex-A17、Cortex-A53、Cortex-A72)上的性能测试情况如下:

(1)Cortex-A7性能数据 (测试数据来源:A40i@1.3GHz)

(2)Cortex-A17性能数据 (测试数据来源:RK3288@1.8GHz)

(3)Cortex-A53性能数据 (测试数据来源:A53@1.3GHz)

(4)Cortex-A72性能数据 (测试数据来源:RK3399@1.8GHz)

关于OPENAI LAB

OPENAI LAB(开放智能实验室)于2016年12月成立,由Arm中国联合产业伙伴发起,致力于推动芯片、硬件、算法软件整个产业链的深度合作,加速人工智能产业化应用部署和应用场景边界拓展,为最终实现万物智能贡献力量。


本文网址:http://www.deepgraph.cn/news/453.html

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