嵌入式前端人臉識別SDK - AID.Face 正式上線丨OPEN AI LAB

AID.Face是以Tengine/HCL爲平臺的嵌入式前端人臉識別SDK，可在現有SoC上流暢的使用人臉識別功能，特別在低功耗、低成本高性價比的嵌入式終端上。領先的人臉識別算法，優秀的人臉檢測算法，首創的人臉質量評價算法、基於RGB+IR雙目/雙攝像頭的活體防僞功能以及雙攝像頭可視區域校準算法。

Tengine/HCL在現有SoC上帶來的2.5+倍算力提高的同時須要更小的內存，可在低成本、高性價比的智能終端提供優質的用戶體驗。特別是在Cortex-A7 SoC上部署本地人臉識別變得簡單和可行。

同時AID.Face也提供友好、簡潔、通用的API，可快速部署到目標硬件平臺，加速人臉識別終端快速產品化落地。並支持本地/遠程人臉註冊API，方便快速和現有業務結合，實現 「端+雲」結合的人臉識別大系統部署。

 

 

 

人臉識別算法流程

人臉識別須要通過面部定位、雙眼定位、註冊照片質量評估、影像校訂(縮小、糾正角度)、前期處理、特徵點提取、合成特徵集羣和存盤記錄比對等多個步驟，能夠看出對系統的計算力和內存要求很是高，經過使用Tengine/HCL大大提高了現有嵌入式SoC的算力，使得人臉識別系統可部署在各種種嵌入式設備上，並提供超預期的識別用戶體驗。

 

 

 

AID.Face 產品特性

1. 使用Arm中國周易平臺-Tengine，毫秒級別識別速度； 

2. 針對於不一樣CPU/GPU指令集、微架構級別優化，以及xPU的異構計算支持；

3. 識別本地化，支持徹底離線工做模式；

4. 基於深度學習算法，超小模型，對內存容量要求低； 

5. 對光線等適應性強；

6. RGB+IR雙目/雙攝像頭活體防僞、ToF以及3D結構光防僞支持；

7. 支持雙攝像頭但是區域校準算法；

8. 支持Android、Linux多種平臺；

 

AID.Face 性能比對

AID.Face人臉檢測的前置處理採用深度學習算法搜索人臉目標，下降誤檢率的同時能檢出更多人臉，檢出率高達99.3%。算法模型文件大小僅4MB，識別成功率高達99.58%。經過計算臉部關鍵點來獲取人臉角度，以排除角度過大對識別形成的負面影響，同時算法可以過濾不適合識別的模糊照片。同時採用多重方法檢測仿冒人臉，極大提升了安全性。

AID.Face使用不一樣人臉庫條件下，在幾種典型Arm CPU（Cortex-A七、Cortex-A1七、Cortex-A5三、Cortex-A72）上的性能測試狀況以下：

（1）Cortex-A7性能數據 (測試數據來源：A40i@1.3GHz)

 

 

（2）Cortex-A17性能數據 (測試數據來源：RK3288@1.8GHz)

 

 

（3）Cortex-A53性能數據 (測試數據來源：A53@1.3GHz)

 

 

（4）Cortex-A72性能數據 (測試數據來源：RK3399@1.8GHz)