FPGA助力人体识别
2018-12-18
基于Intel IA+FPGA平台的人脸检测、年龄性别识别和头部姿态估计
英特尔OpenVINO开发套件可以帮助大家快速部署模拟人类视觉的方案和应用。基于卷积神经网络，该开发套件极大地拓展了计算机视觉在英特尔异构硬件平台上的应用，同时使性能达到最大化。英特尔OpenVINO开发套件包含了深度学习部署工具集。
在该演示中，我们将把人脸检测运行在FPGA上，年龄、性别识别运行在X86集成显卡上，头部姿态估计运行在X86 CPU上。
人脸检测模型主要用来检测和估计人脸、年龄、性别和头部姿态。当人脸被检测到之后，首先会有不同大小的方框覆盖在各个人脸上，然后会标记出相应的年龄、性别，最后会画出头部的姿态角方位图。包括: 偏航角（Yaw）、 俯仰角（Pitch）、翻滚角（ Roll）。
基于Intel FPGA视觉加速器和OpenVINO的多路人脸检测解决方案
使用英特尔OpenVINO 开发套件基于英特尔Arria®10 FPGA视觉加速器设计的多路人脸检测方案。使用OpenVINO工具包使用英特尔视觉加速设计产品在边缘提供扩展的深度学习推理功能。 在本演示中，我们演示了使用英特尔视觉产品实现精确的面部检测功能是多么容易，以及FPGA可以在设备中提供的功耗/成本/灵活性等优势。 OpenVINO和人脸检测模型均可在网上免费获取开源资料，以加速合作伙伴深度学习解决方案的部署与开发。
基于英特尔架构的实时轻量级人体关键点检测器
人体关键点检测（Human Pose Estimation）是机器视觉中一个关键技术，并在行为分析，安全监控及AR/VR中有着广泛的应用。FlexPose是一个基于IA的轻量级的方案，利用了Intel高性能计算库OpenVino，并结合了深度神经网络的裁剪和优化，达到了实时的检测性能。FlexPose得到了I2R项目的孵化，目前已经和一些科技健身公司及安防公司建立了广泛的合作和探索。