[发明专利]一种人脸识别深度学习方法及加速人脸识别摄像机在审
| 申请号： | 201910752504.1 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110569737A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 刘辉;杨增勇;严华刚 | 申请（专利权）人： | 深圳华北工控软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 44274 深圳市中联专利代理有限公司 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝安区西乡*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了人脸识别深度学习方法，通过NNIE神经网络单元进行深度学习并更新数据库，从而实现人脸识别的加速。本发明还提供了一种加速人脸识别摄像机，包括处理器模块，以及与所述处理器模块连接的存储模块、视频图像采集模块、镜头控制模块、音频输入输出模块、网络数据传输模块以及显示输出模块，处理器模块可进行人脸识别，其包括NNIE神经网络单元，可加速人脸识别算法。本发明具有以下优点：减小系统功耗，降低成本，减小开发难度，缩短软件开发周期；在针对未来边缘计算应用，提供一种低功耗、高性价比的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别 处理器模块 神经网络单元 减小 视频图像采集模块 网络数据传输模块 音频输入输出模块 镜头控制模块 人脸识别算法 软件开发周期 显示输出模块 存储模块 高性价比 计算应用 系统功耗 低功耗 摄像机 数据库 学习 更新 开发 | ||
【主权项】：
1.本发明提供了一种人脸识别深度学习方法，其通过NNIE神经网络单元(11)进行深度学习并更新数据库，从而实现人脸识别的加速，其步骤包括：/nS1，输入图像信息；/nS2，人脸检测，检测图像是否出现人脸；/nS3，通过检测网络模型，提取第一组人脸特征信息；/nS4，通过分类网络模型算法，在第一组人脸特征上训练分类器，生成数据库；/nS5，输入待检测人脸图像信息；/nS6，通过检测网络提取第二组人脸特征，将第二组人脸特征的特征值与数据库进行比对；/nS7，根据所述S6的比对结果评估训练出来模型的精度、性能和带宽；/nS8，若未达到预期精度、性能和带宽的要求，则重新运行S1-S7，反之，将S7仿真后得到的满足预期结果的模型移植到设备。/n
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