如何快速為MCU添加人臉識別攝像頭

1889813 2022-11-25 | pdf | 421.15KB | 次下載 | 免費

資料介紹

越來越多的設計人員被要求為當前網絡和新產品添加圖像和視頻分析功能，特別是對于安全應用。人臉和車輛識別尤其受歡迎，可以增加可觀的價值，但為基于微控制器的系統了解和編程人臉識別模型的細節可能既耗時又復雜。越來越多的設計人員被要求為當前網絡和新產品添加圖像和視頻分析功能，特別是對于安全應用。人臉和車輛識別尤其受歡迎，可以增加可觀的價值，但為基于微控制器的系統了解和編程人臉識別模型的細節可能既耗時又復雜。通常情況下，開發人員需要盡快開始試驗和開發。本文將展示開發人員如何通過使用現成的硬件和軟件組合來加速將面部識別集成到嵌入式系統中，從而節省時間。通常情況下，開發人員需要盡快開始試驗和開發。本文將展示開發人員如何通過使用現成的硬件和軟件組合來加速將面部識別集成到嵌入式系統中，從而節省時間。人臉識別基礎人臉識別基礎大多數開發人員已經熟悉人臉檢測。這是分析圖像并確定人臉存在位置的過程。許多智能手機都具有此功能。人臉識別是人臉檢測之后的下一個階段。它是使用從面部特征的相對距離導出的數據分析面部并開發數學模型的過程。這些包括眼睛之間的距離，以及眼睛與鼻子、下巴、耳朵和顴骨的相對位置。還確定了面部相對于面部識別相機的角度，因為這對于確定相對距離很重要。還可以檢測膚色并用于識別。大多數開發人員已經熟悉人臉檢測。這是分析圖像并確定人臉存在位置的過程。許多智能手機都具有此功能。人臉識別是人臉檢測之后的下一個階段。它是使用從面部特征的相對距離導出的數據分析面部并開發數學模型的過程。這些包括眼睛之間的距離，以及眼睛與鼻子、下巴、耳朵和顴骨的相對位置。還確定了面部相對于面部識別相機的角度，因為這對于確定相對距離很重要。還可以檢測膚色并用于識別。然后將該模型與存儲的已知面孔數學模型的數據庫進行比較，然后算法確定最佳匹配。檢測到的人臉與存儲的人臉相匹配的概率（百分比）。另一種方法是沒有匹配項，因此檢測到的面部是未知的。然后將該模型與存儲的已知面孔數學模型的數據庫進行比較，然后算法確定最佳匹配。檢測到的人臉與存儲的人臉相匹配的概率（百分比）。另一種方法是沒有匹配項，因此檢測到的面部是未知的。人臉識別硬件人臉識別硬件為了整合面部識別，設計人員可以選擇將攝像頭傳感器、視頻和圖像前端信號調節、GPU、控制處理器、內存以及相關軟件和固件整合在一起。當然，這需要時間，而且學習曲線可能很長。或者，他們可以使用現成的硬件和固件構建面部識別系統。Omron Electronics的為了整合面部識別，設計人員可以選擇將攝像頭傳感器、視頻和圖像前端信號調節、GPU、控制處理器、內存以及相關軟件和固件整合在一起。當然，這需要時間，而且學習曲線可能很長。或者，他們可以使用現成的硬件和固件構建面部識別系統。Omron Electronics的B5T-007001B5T-007001