編排 | strongerHuang 參考來源| 瑞薩電子、GitHub
人臉識別這些年越來越盛行,人臉支付、小區(qū)門禁、紅外測溫等很多領(lǐng)域都會用到人臉識別。
今天給大家分享一個輕量級的開源人臉識別算法(PICO),以及在MPU中的應(yīng)用。
關(guān)于PICO
PICO:Pixel Intensity Comparison-based Object detection,即基于像素強(qiáng)度比較的目標(biāo)檢測(直白的說,就是人臉識別算法)。
開源地址:
https://github.com/nenadmarkus/pico
PICO框架是對標(biāo)準(zhǔn)Viola-Jones的修改,其基本思想是用像素強(qiáng)度比較掃描圖像,在其內(nèi)部節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行二值測試。這使得檢測器能夠在所有合理的位置和尺度上處理二進(jìn)制分類器的圖像級聯(lián)。
一個圖像區(qū)域被分類為感興趣的對象,它成功地通過了級聯(lián)的所有成員。每個二元分類器都由決策樹區(qū)域的集合組成,速度非常快。
PICO特點(diǎn):
處理速度快
不需要在檢測前對圖像進(jìn)行預(yù)處理
不需要計(jì)算積分圖像、圖像金字塔、HOG金字塔或任何其他類似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
所有樹內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的二值測試都基于相同的特征類型(V-J框架中沒有這種情況)
PICO局限:
由于PICO比較簡單,不適用于變化很大的場景,特別是人流量較大、快速移動的場景。
PICO在MPU中的應(yīng)用
這里結(jié)合瑞薩RZ/A2M系列MPU給大家講述人臉識別算法的應(yīng)用,這里其中一個重要的內(nèi)容就是該系列處理器具有DRP(動態(tài)可配置處理器 )技術(shù)。
之前給大家分享過一篇內(nèi)容《MPU動態(tài)可重配置是如何工作的?》大家可以先了解一下什么是DRP技術(shù)。
因?yàn)镻ICO是輕量級的人臉識別算法,所以,內(nèi)存不需要太大,像RZ/A2M系列處理器自帶的4MB片上RAM夠完全足夠了。
這里瑞薩官方提供了一個應(yīng)用的案例。
示例通過MIPI接口連接CMOS傳感器,輸入一個1280x720分辨率的圖像,通過RZ/A2M的DRP對輸入圖像做Simple ISP處理,圖像縮放處理,然后運(yùn)行一個輕量級且高效的口罩,人臉檢測模型。它能夠?qū)崿F(xiàn)在人臉檢測模式下30FPS的檢測速度,在區(qū)分是否戴口罩的模式下實(shí)現(xiàn)20FPS的檢測速度。
如下圖是它如何實(shí)現(xiàn)基本原理:
DRP硬件加速實(shí)現(xiàn):
其中Simple ISP庫將CMOS傳感器的Bayer格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰階數(shù)據(jù),并統(tǒng)計(jì)一幀圖像中三個預(yù)設(shè)區(qū)域的平均亮度用于調(diào)整自動曝光參數(shù)。
如下視頻是針對快速切換的圖像進(jìn)行人臉檢測的測試結(jié)果,可以看到RZ/A2M在經(jīng)過了DRP加速及和運(yùn)行輕量級高效AI算法后,能夠?qū)崟r捕獲到圖像中的人臉。
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原文標(biāo)題:分享一個輕量級的開源人臉識別算法
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