ZLG深度解析人臉識別核心技術
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其中，無冗余飽和順序模式是理想的訪問模式，能夠發(fā)揮算法計算向量化的效果。但是我們神經(jīng)網(wǎng)絡算法的最基本的卷積、全連接等計算卻是冗余飽和非順序模式的計算，這要如何解決呢?
查閱相關論文、期刊對這程序向量化非規(guī)則訪存的研究，可以發(fā)現(xiàn)程序向量化有以下步驟：
如上圖所示，需要對卷積、全連接等冗余飽和非順序模式計算通過向量混洗為無冗余飽和順序的模式，以達到優(yōu)化的效果。
7.人臉識別效果展示
基于PC的人臉識別展示demo如下視頻所示：
我們的人臉識別算法已經(jīng)成功移植到了cortex-a7的EPC-6Y2C-L平臺，并已經(jīng)進行了一定的優(yōu)化，后面會進行進一步的優(yōu)化。人臉檢測效率為166ms左右，人臉定位效率為125ms左右，人臉比對的效率為493ms左右，合計人臉識別總耗時788.3ms左右。下面是在EPC-6Y2C-L的實測效果：
最后附上EPC-6Y2C-L產(chǎn)品圖片：
8.關于算法庫獲取
關于算法庫可以咨詢周立功單片機有限公司或廣州致遠電子有限公司的人員獲取。
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