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              位置£º51电子网 » 企业新闻

              ADUM1200BRZ-RL7

              发布时间:2019/3/9 13:31:00 访问?#38382;?210 发布企业:瀚佳科技£¨深圳£©有限公司

              ADUM1200BRZ-RL7原装进口现货


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              瀚佳科技£¨深圳£©有限公司是一家专业经营IC电子元器件企业¡£代理分销品牌有MAXIM¡¢ADI¡¢Microchip¡¢TI¡¢Xilinx¡¢ALTERA¡¢ATMEL¡¢Infineon¡¢SST¡¢ISSI¡¢NXP¡¢PHILIPS¡¢STC¡¢Avago¡¢Agilent¡¢NS¡¢POWER¡¢ST¡¢Winbond¡¢FREESCALE¡¢NS¡¢FSC¡¢IR¡¢ON等世界知名品牌IC¡£包括£ºIC集成电路¡¢传感器¡¢光电元件¡¢滤波器¡¢晶体¡¢振荡器¡¢保险丝¡¢继电器¡¢编程器¡¢连接器¡¢隔离器¡¢可编程逻辑器件¡¢功率模块¡¢电源模块¡¢光耦¡¢二三极管¡¢MOS管¡¢电容电阻¡¢电感等¡£ 产品广泛应用于航天¡¢通讯¡¢电力¡¢电源¡¢电子电器¡¢仪器仪表¡¢医疗器械¡¢自动控制¡¢汽车¡¢船舶等高科技领域¡£公司备有部分现货£¬并在北美¡¢?#20998;Þ¡?#20122;洲¡¢港澳台有着良好供货渠道£¬保证客户拿到有竟力优势产品¡£在市场竞争日趋激?#19994;?#24403;下£¬
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              ZLG深度解析人脸识别核心技术

              随着大数据时代的到来£¬¡°人?#22330;?#20063;将成为数据的一部分£¬人脸识别如?#38382;?#29616;?本文将为大家从人脸检测¡¢人脸定位¡¢人脸校?#23478;?#21450;人脸对比等方面详细阐述人脸识别的原理与实现方式¡£

              随着计算机技术以及光学成像技术的发展£¬集成了人工智能¡¢机器学习¡¢视频图像处理等技术的人脸识别技术也逐渐成熟¡£未?#27425;?#24180;£¬我国人脸识别市场规模平均复合增长率将达到25%£¬到2021年人脸识别市场规模将达到51亿元左右£¬具有巨大的市场需求与前景¡£

              安防¡¢金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域£¬移动智能硬件终端成为人脸识别新的快速增长点¡£因此£¬这三大领域将是人脸识别快速增长的最大驱动力¡£

              2017年£¬我国安防行业总产?#33633;?#21040;6200亿£¬同比增长16.98%£¬维持强劲发展势头¡£从细分产业来看£¬视频监控是构建安防系统中的核心£¬在中国的安防产业中所占市场份额最大¡£而人脸识别在视频监控领域具有相当的优势£¬应用前景广阔¡£

              接下来对人脸识别算法各技术点逐一进行详细介绍£¬包括人脸检测¡¢人脸定位¡¢人脸校准¡¢人脸比对¡¢人脸反欺诈以及算法优化等¡£

              1. 人脸检测

              人脸检测算法繁多£¬我们采用由粗到精的高效方式£¬即先用计算量小的特征快速过滤大量非人脸窗口图像£¬然后用复杂特征筛选人?#22330;?#36825;种方式能快速且高精度的检测出正脸(人脸旋转不超过45度)¡£该步骤旨在选取最佳候选框£¬减小非人脸区域的处理£¬从而减小后续人脸校?#25216;?#27604;对的计算量¡£

              2. 人脸定位

              面部特征点定位在人脸识别¡¢表情识别¡¢人脸动画等人脸分析任务中至关重要的一环¡£人脸定位算法需要选取若干个面部特征点£¬点越多越精细£¬但同时计算量也越大¡£兼?#21496;?#30830;度和效率£¬我们选用双眼中心点¡¢鼻尖及嘴角五个特征点¡£经测试£¬它们在表情¡¢姿态¡¢肤色等差异上均表现出很好的鲁棒性¡£

              3. 人脸校准

              本步骤目的是摆正人脸£¬将人脸置于图像中央£¬减小后续比对模型的计算压力£¬提升比对的精度¡£主要利用人脸定?#25442;?#24471;的5个特征点(人?#36710;?#21452;眼¡¢鼻尖及嘴角)获取仿射变换矩阵£¬通过仿射变换实现人?#36710;?#25670;正¡£

              目标图形以(x,y)为轴心顺时针旋转¦¨弧度£¬变换矩阵为£º

              4. 人脸比对

              人脸比对和人?#25104;?#20221;?#29616;?#30340;前提是需要提取人脸独有的特征点信息¡£在人脸校准之后可以利用深度神经网络£¬将输入的人脸进行特征提取¡£如将112¡Á112¡Á3的脸部图像提取256个浮点数据特征信息£¬并将其作为人?#36710;?#21807;一标识¡£在注册阶段把256个浮点数据输入系统£¬而?#29616;?#38454;段则提取系统存储的数据与当前图像新生成的256个浮点数据进行比对最终得到人脸比对结果¡£

              在使用神经网络算法解决问题的时候£¬算法效率问题是必要的考量的¡£特别是在资源与算力不足的?#24230;?#24335;端£¬更是头等大问题¡£除了依托TensorFlow¡¢Keras等开源框架£¬根据其前向传播的原理写成C++程序£¬还有必要的编译优化外£¬模型权重?#38382;?#30340;清洗和算法计算的向量化都是比较有效的手段¡£

              1) 模型权重?#38382;?#28165;洗

              权重?#38382;?#28165;洗对神经网络算法的效率影响相当大£¬没有进行清洗的权重?#38382;?#35775;问与操作非常低效£¬与清洗后的权重?#38382;?#30456;比往往能效率相差6-8倍¡£这差距在算力不足的?#24230;?#24335;端非常明显£¬往往决定一个算法是否能落地¡£具体的方法就是先读取原模型进行重组£¬让?#38382;?#21464;得紧凑且能在计算时连续访问计算£¬最后获得重组后的模型与对应的重组模型的计算方法¡£这个步骤需要?#27426;?#30340;优化实践经验?#28304;?#21040;满意的效果£¬对模型读取效率与运算效率都会有显著的提高¡£

              2) 算法计算向量化

              对于算法的向量化的做法就是让算法的计算能够使用向量乘加等运算£¬而特别是在使用神经网络算法情况下£¬大量的计算没有前后相关性且执行相类似的步骤£¬所以向量化计算会对算法有明显的提升£¬一般能把算法效率提升三倍左右¡£

              使用NEON指令集的SIMD指令取代ARM通用的SISD指令£¬是一个常用的算法向量化方法¡£在基于ARMV7-A和ARMV7-R的体系架构上基本采用了NEON技术£¬ARMV8也支持并与ARMV7兼容¡£




              瀚佳科技是一家专业从事集成电路配套的供应商£¬在本行拥有多年的销售经验£¡
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              NLAS3158MNR2G NLAS4684FCT1 NLAS4717EPMTR2G NLAS52231MUR2G NLAS5223BLMNR2G NLAS5223BMNR2G NLAS5223BMUR2G NLAS5223LMNR2G NLAS5223MNR2G NLAS6234MUTBG NLAS7222AMTR2G NLAS7222AMUR2G NLAS7222AMUTAG NLAS7222BMUTAG NLAS7222BMUTBG NLAS7222CMUTBG NLAS7242MUTBG NLAS8252MUTAG NLSV22T244MUTAG RT8015AGQW RT8020BGQW RT8020GQW RT8072GQW RT8073GQW RT8082GQW RT8105AGQW RT8208BGQW RT8209BGQW RT8209MGQW RT8228AZQW RT8240BZQW RT8241DZQW RT8241EZQW RT8450BGQW RT8804PQV RT8859MGQW RT9032BGQWA RT9360APQV RT9364PQW RT9368AGQW RT9378BGQW RT9505GQW RT9607PQV RT9643PQV RT9913BPQV RT9939GQW RTC6685 RTM875N-606 RTM875N-606-VD-GRT RTR6200 RX-4581NB S1D137323C1 S1D13732B03C10B SA9521HN/C1 SAFEH1G84FB0F00R00 SAFSE942MALOT05R12 SAN4915416E SAPA1D1-MLF SC2516 SC2516MLTR SC2516MLTRT SC2614 SC2614ML SC2614MLTR SC2615 SC2615ML SC2615ML.TR SC2615MLTRT SC415MLTRT SC417MLTRT SC4501MLTRT SC4508AMLTRT SC452IMLTRT SC4624MLTRT SC603IMLTR SC603IMLTRT SCANSTA476TSD SCANSTA476TSD/NOPB SCSALPDSBGA SDIO101IHR,515 SDIO101IHR,551 SFDG75BS101 SFHG42PS101 SGM3005XD/TR SGM3133YTQ16G/TR SGM3138YTQ16G/TR SH6962B SH6962BCAORGCR SH6962BAAORGCRG4 SI1000-C-GM SI1000-C-GMR SI1001-C-GM SI1001-C-GMR SI1002-C-GM SI1002-C-GMR SI1003-C-GM SI1003-C-GMR SI1004-C-GM SI1010-A-GM SI1010-A-GMR SI1012-A-GM SI1012-A-GMR SI1013-A-GM SI1013-A-GMR SI1015-A-GM SI1015-A-GMR SI1060-A-GM SI1060-A-GMR SI1061-A-GM SI1061-A-GMR SI1062-A-GM SI1062-A-GMR SI1063-A-GM SI1063-A-GMR SI1064-A-GM SI1064-A-GMR SI1065-A-GM SI1065-A-GMR SI1080-A-GM SI1080-A-GMR SI1081-A-GM SI1081-A-GMR SI1082-A-GM SI1082-A-GMR SI1083-A-GM SI1083-A-GMR SI1084-A-GM SI1084-A-GMR SI1085-A-GM SI1085-A-GMR SI2143-A30-GM SI2143-A30-GMR SI2161-D-GM SI2161-D-GMR SI2165-D-GM SI2165-D-GMR SI3210-E-FM SI3210-E-FMR SI3210-E-GM SI3210M-E-FM SI3210M-E-FMR SI3210M-E-GM SI3215-B-FM SI3215-B-FMR SI3215-C-FM SI3215-C-FMR SI3215M-C-FM SI3215M-C-FMR SI3216-C-FM SI3216-C-FMR SI32171-B-FM SI32171-B-FMR SI32176-B-FM SI32176-B-FM1R SI32176-B-FMR SI32176-B-GM SI32176-B-GMR 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