低功耗图像识别模块设备

大数据和机器学习让计算机变得特别聪明，以至于使计算机能够在某些领域很大程度的超过人类的极限能力，比如谷歌AlphaGo战胜了李世石，而人工智能的目的不只是让计算机和人类下下棋而已，可以说未来几十年将面临由大数据带来的智能变化，机器会获得越来越先进的能力。但实际上，人工智能的应用范围博大精深，繁冗复杂，在每一个垂直领域的应用都需要克服难以想象的障碍。所以，我们先拆分大脑的功能，让机器一点点实现智能化。人的大脑需要借助各种感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然后进行判断，这其中用机器来代替人眼来做测量跟判断的动作，称为机器视觉，机器视觉是人工智能学科中发展的**为快速的分支，而当今大家熟知的人脸识别技术就是机器视觉富有挑战性的课题之一。RK3588图像处理板能够用于工地安全监控。低功耗图像识别模块设备

让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据，而占大数据总量60%以上的为视频监控数据，与此同时，视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据，它在吸收原有数据的基础上，能够增量式地提升模型的性能，给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制，能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能，哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。重庆人脸识别图像识别模块技术RK3399图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。

在人脸识别领域，传统的人脸特征都是人工选取，例如SIFT，HOG等等，但是人工选取特征是一件非常费力事情，并且选取特征的好坏很大程度上依赖于经验和运气，而深度学习是一种无监督学习自动学习特征的方法，可以更好的表达样本。人脸识别以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性拥有着广阔的应用前景和科研价值，因此使用深度学习方法的对人脸识别进行研究，可以在光照、表情、姿态以及低分辨率等问题进行改进。成都慧视的AI识别算法也能根据不断学习以获得更好的识别能力。

再强大的算法如果不和现实的应用场景相结合也无异于纸上谈兵，除了名次的提升和无限接近于100%的实验结果，并没有带来实际的价值更何谈社会效益。人工智能产生的初衷是为了取代人力，将人类解放出来去创造更多的价值，人脸识别技术也同样应该遵循这个基本原则。目前，随着技术的发展和市场需求的快速增长，人脸已经在很多领域发挥了这样的价值，如人脸识别考勤门禁，远程在线核身，用刷脸替代实名场景中需要的人力和物力。在安防方面的应用比如公共场所动态监控、缉拿逃犯、人员布控等。慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

人工智能算法具有复杂性。在算法内部，世界的复杂性转变为五彩缤纷的内部活动模式。“现在的模型有数百万个人造神经元，深度达到了几十层”。人工智能算法市场的特征与大多数产品市场形成鲜明对比：在大多数产品中，个人可以轻松评估其所带来的利益和安全风险，而高度复杂和不透明的人工智能算法需要监管机构的**评估。而且算法过程是动态的，其规则在新的数据模式中不断发生着变化，同样的问题在时间1所输出的结果，有可能与时间2所获得的结果没有相似之处，这种动态性使算法本身变得更加复杂。慧视光电开发的慧视AI图像处理板，采用了国产高性能CPU。山东车载辅助图像识别模块专业团队

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基于深度学习的人脸识别方法，以稀疏自编码神经网络和softmax分类器构建深度层次网络为例，并对该深度层次网络进行了训练。为了验证深度学习方法的人脸识别率，分别在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人脸数据库上做算法测评，测试内容有softmax分类器人脸识别、深度网络顶层微调算法和深度网络整体微调算法三个方面。对各个数据库的人脸图像进行的预处理有直方图均衡化、非局部均值算法、小波变换处理、Retinex图像增强算法以及同态滤波算法。另外，使用深度网络整体微调算法对低分辨率问题做了进一步验证。然后利用matlab GUI编程实现一个基于稀疏自编码神经网络和softmax分类器的人脸识别系统，该系统的深度层次网络的层次和节点可调，且具备完整的识别功能。低功耗图像识别模块设备