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官方网站_嵌入式实时面部检测应用设计指南

时间:2020-11-09
本文摘要:嵌入式计算机视觉系统非常接近人类视觉系统,展开来自范围普遍的各种产品的视频信息分析和提取,继续执行与人类视觉系统完全相同的视觉功能。嵌入式手机产品(如智能手机、数码相机和摄像机)需要在有限的尺寸、成本和功耗条件下获得高性能。新的大容量嵌入式可视产品市场还包括汽车安全、监视和游戏。 计算机视觉算法识别场景中的物体,生成比其他图像区域更重要的图像区域。例如,物体和面部检测可以用作视频会议体验的增强、公开安全文件管理、基于内容的搜索和许多其他方面。

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嵌入式计算机视觉系统非常接近人类视觉系统,展开来自范围普遍的各种产品的视频信息分析和提取,继续执行与人类视觉系统完全相同的视觉功能。嵌入式手机产品(如智能手机、数码相机和摄像机)需要在有限的尺寸、成本和功耗条件下获得高性能。新的大容量嵌入式可视产品市场还包括汽车安全、监视和游戏。

计算机视觉算法识别场景中的物体,生成比其他图像区域更重要的图像区域。例如,物体和面部检测可以用作视频会议体验的增强、公开安全文件管理、基于内容的搜索和许多其他方面。展开剪裁和调整大小,根据需要将图像放在脸的中心。在这里,明确提出了检测数字图像中的脸,修剪指定的主脸,调整为相同尺寸的输入图像的应用(参照图1 )。

这些应用程序可以在单个图像或视频流中使用,设计用作动态操作。只要人们关注移动产品中的动态面部检测,为了构建动态吞吐量,就需要采取适当的继续执行步骤。本文在明确提出可用于在任意移动产品上继续执行类似的计算机视觉算法的、用于在可编程矢量处理器上继续执行动态面部检测应用的部署步骤方面进行了标准化。

图1:CEVA面部检测的应用静止图像处理消耗少量的比特率和分配内存,但对当前内存系统的视频拒绝非常严格。另一方面,检测和区别物体需要更好的处理步骤,因此计算机视觉算法的存储器系统设计非常困难。

考虑19x19像素尺寸的面部图案缩略图。在这样的小图中,可能的灰度值的人群有256361种,需要极高的三维空间。由于脸部图像的复杂,具体叙述脸部的特征具有一定的玩耍性。

因此,制定了基于统计资料模型的另一种方法。这些方法将脸部区域看作一个图形,射击许多“脸部”和“非脸部”的样本,构筑分类器,通过分析检测区域的图形,确认图像中是否含有脸部。

面部检测算法必须解决的其他课题包括姿势(正面、45度、侧面、长条)、有无结构部分(胡子、眼镜)、表情、盖子(面部的一部分可能被其他物体复盖)、图像倾向(照相机光轴上不同的旋转方向、面部)。


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