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      ADUM1200BRZ-RL7

      發(fā)布時(shí)間:2019/3/9 13:31:00 訪問(wèn)次數(shù):355 發(fā)布企業(yè):瀚佳科技(深圳)有限公司

      ADUM1200BRZ-RL7原裝進(jìn)口現(xiàn)貨


      歡迎光臨瀚佳科技(深圳)有限公司(李先生:0755-23140719 . 15323480717微信同號(hào) . QQ:3441530696)
      瀚佳科技(深圳)有限公司是一家專業(yè)經(jīng)營(yíng)IC電子元器件企業(yè)。代理分銷品牌有MAXIM、ADI、Microchip、TI、Xilinx、ALTERA、ATMEL、Infineon、SST、ISSI、NXP、PHILIPS、STC、Avago、Agilent、NS、POWER、ST、Winbond、FREESCALE、NS、FSC、IR、ON等世界知名品牌IC。包括:IC集成電路、傳感器、光電元件、濾波器、晶體、振蕩器、保險(xiǎn)絲、繼電器、編程器、連接器、隔離器、可編程邏輯器件、功率模塊、電源模塊、光耦、二三極管、MOS管、電容電阻、電感等。 產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于航天、通訊、電力、電源、電子電器、儀器儀表、醫(yī)療器械、自動(dòng)控制、汽車、船舶等高科技領(lǐng)域。公司備有部分現(xiàn)貨,并在北美、歐洲、亞洲、港澳臺(tái)有著良好供貨渠道,保證客戶拿到有竟力優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的當(dāng)下,
      瀚佳科技以自己良好的信用、可靠的質(zhì)量、有競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格、快捷的物流和靈活的財(cái)務(wù)支持,在行業(yè)內(nèi)贏得了很好的聲譽(yù)。
      公司部分現(xiàn)貨:
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      ZLG深度解析人臉識(shí)別核心技術(shù)

      隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),“人臉”也將成為數(shù)據(jù)的一部分,人臉識(shí)別如何實(shí)現(xiàn)?本文將為大家從人臉檢測(cè)、人臉定位、人臉校準(zhǔn)以及人臉對(duì)比等方面詳細(xì)闡述人臉識(shí)別的原理與實(shí)現(xiàn)方式。

      隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展,集成了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻圖像處理等技術(shù)的人臉識(shí)別技術(shù)也逐漸成熟。未來(lái)五年,我國(guó)人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模平均復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到25%,到2021年人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到51億元左右,具有巨大的市場(chǎng)需求與前景。

      安防、金融是人臉識(shí)別切入細(xì)分行業(yè)較深的兩個(gè)領(lǐng)域,移動(dòng)智能硬件終端成為人臉識(shí)別新的快速增長(zhǎng)點(diǎn)。因此,這三大領(lǐng)域?qū)⑹侨四樧R(shí)別快速增長(zhǎng)的最大驅(qū)動(dòng)力。

      2017年,我國(guó)安防行業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到6200億,同比增長(zhǎng)16.98%,維持強(qiáng)勁發(fā)展勢(shì)頭。從細(xì)分產(chǎn)業(yè)來(lái)看,視頻監(jiān)控是構(gòu)建安防系統(tǒng)中的核心,在中國(guó)的安防產(chǎn)業(yè)中所占市場(chǎng)份額最大。而人臉識(shí)別在視頻監(jiān)控領(lǐng)域具有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢(shì),應(yīng)用前景廣闊。

      接下來(lái)對(duì)人臉識(shí)別算法各技術(shù)點(diǎn)逐一進(jìn)行詳細(xì)介紹,包括人臉檢測(cè)、人臉定位、人臉校準(zhǔn)、人臉比對(duì)、人臉?lè)雌墼p以及算法優(yōu)化等。

      1. 人臉檢測(cè)

      人臉檢測(cè)算法繁多,我們采用由粗到精的高效方式,即先用計(jì)算量小的特征快速過(guò)濾大量非人臉窗口圖像,然后用復(fù)雜特征篩選人臉。這種方式能快速且高精度的檢測(cè)出正臉(人臉旋轉(zhuǎn)不超過(guò)45度)。該步驟旨在選取最佳候選框,減小非人臉區(qū)域的處理,從而減小后續(xù)人臉校準(zhǔn)及比對(duì)的計(jì)算量。

      2. 人臉定位

      面部特征點(diǎn)定位在人臉識(shí)別、表情識(shí)別、人臉動(dòng)畫等人臉?lè)治鋈蝿?wù)中至關(guān)重要的一環(huán)。人臉定位算法需要選取若干個(gè)面部特征點(diǎn),點(diǎn)越多越精細(xì),但同時(shí)計(jì)算量也越大。兼顧精確度和效率,我們選用雙眼中心點(diǎn)、鼻尖及嘴角五個(gè)特征點(diǎn)。經(jīng)測(cè)試,它們?cè)诒砬、姿態(tài)、膚色等差異上均表現(xiàn)出很好的魯棒性。

      3. 人臉校準(zhǔn)

      本步驟目的是擺正人臉,將人臉置于圖像中央,減小后續(xù)比對(duì)模型的計(jì)算壓力,提升比對(duì)的精度。主要利用人臉定位獲得的5個(gè)特征點(diǎn)(人臉的雙眼、鼻尖及嘴角)獲取仿射變換矩陣,通過(guò)仿射變換實(shí)現(xiàn)人臉的擺正。

      目標(biāo)圖形以(x,y)為軸心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)Θ弧度,變換矩陣為:

      4. 人臉比對(duì)

      人臉比對(duì)和人臉身份認(rèn)證的前提是需要提取人臉獨(dú)有的特征點(diǎn)信息。在人臉校準(zhǔn)之后可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將輸入的人臉進(jìn)行特征提取。如將112×112×3的臉部圖像提取256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)特征信息,并將其作為人臉的唯一標(biāo)識(shí)。在注冊(cè)階段把256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng),而認(rèn)證階段則提取系統(tǒng)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)與當(dāng)前圖像新生成的256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)最終得到人臉比對(duì)結(jié)果。

      在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法解決問(wèn)題的時(shí)候,算法效率問(wèn)題是必要的考量的。特別是在資源與算力不足的嵌入式端,更是頭等大問(wèn)題。除了依托TensorFlow、Keras等開源框架,根據(jù)其前向傳播的原理寫成C++程序,還有必要的編譯優(yōu)化外,模型權(quán)重參數(shù)的清洗和算法計(jì)算的向量化都是比較有效的手段。

      1) 模型權(quán)重參數(shù)清洗

      權(quán)重參數(shù)清洗對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的效率影響相當(dāng)大,沒有進(jìn)行清洗的權(quán)重參數(shù)訪問(wèn)與操作非常低效,與清洗后的權(quán)重參數(shù)相比往往能效率相差6-8倍。這差距在算力不足的嵌入式端非常明顯,往往決定一個(gè)算法是否能落地。具體的方法就是先讀取原模型進(jìn)行重組,讓參數(shù)變得緊湊且能在計(jì)算時(shí)連續(xù)訪問(wèn)計(jì)算,最后獲得重組后的模型與對(duì)應(yīng)的重組模型的計(jì)算方法。這個(gè)步驟需要一定的優(yōu)化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以達(dá)到滿意的效果,對(duì)模型讀取效率與運(yùn)算效率都會(huì)有顯著的提高。

      2) 算法計(jì)算向量化

      對(duì)于算法的向量化的做法就是讓算法的計(jì)算能夠使用向量乘加等運(yùn)算,而特別是在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法情況下,大量的計(jì)算沒有前后相關(guān)性且執(zhí)行相類似的步驟,所以向量化計(jì)算會(huì)對(duì)算法有明顯的提升,一般能把算法效率提升三倍左右。

      使用NEON指令集的SIMD指令取代ARM通用的SISD指令,是一個(gè)常用的算法向量化方法。在基于ARMV7-A和ARMV7-R的體系架構(gòu)上基本采用了NEON技術(shù),ARMV8也支持并與ARMV7兼容。




      瀚佳科技是一家專業(yè)從事集成電路配套的供應(yīng)商,在本行擁有多年的銷售經(jīng)驗(yàn)!
      備有大量現(xiàn)貨庫(kù)存,誠(chéng)信為本,客戶至上,為客戶把產(chǎn)品的質(zhì)量關(guān)!
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