EagleEye特性分析

2020-08-22 18:16:42 浏览数 (1)

EagleEye是一个利用移动设备进行人脸识别的系统,在多人环境下,低像素的输入仍能够保持正确性

这里关注的点分为两个部分:

  • Content Adaptive pipeline selection
  • Spatial Independence and Parallelism

内容自适应的流程选择(Content Adaptive pipeline selection)

这项技巧用于优化复杂的多DNN人脸识别pipeline的执行,并且还能保持高的正确率

包含两个部分:

  • 基于边缘的背景过滤
  • 多样-自适应的脸部识别 基于边缘的背景过滤

首先检测图片的边缘,将那些边缘密度较低的块移除,然后在剩下的内容中进行人脸识别,可以简单使用各类传统的滤波器

多样自适应的脸部识别如下图所示

本质上就是跟据识别的难以程度,执行不同的识别流程

空域独立性以及并行化(Spatial Independence and Parallelism)

这个并行化其实就根据之前内容自适应的结果,即把一张图片中的需要识别的部分划分,然后根据识别难度进行分类,根据不同的识别难度,分发给不同的处理单元进行处理

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