Инженеры из Корейского института передовых технологий создали устройство для распознавания лиц с точностью, достигающей 97 процентов и потребляемой мощностью в 0,68 милливатт. Устройство может подключаться к смартфону по проводу или Bluetooth, и выполнять роль аутентифицирующего устройства, к примеру, при оплате товаров телефоном. Об этом
Распознавание лиц применяется повсеместно, к примеру, для автоматического проставления отметок в социальных сетях или прохождения пограничного контроля в
Система работает на основе сверточной нейросети. В такой нейросети изображение подвергается операции свертки, при которой небольшие фрагменты исходного слоя (изображения) с помощью специального алгоритма «сжимаются» и образуют новый слой. Такая нейросеть позволяет извлекать высокоабстрактные свойства из изображения не требуя излишне большой вычислительной мощности.
Устройство можно разбить на несколько ключевых частей. Поскольку устройство разрабатывалось для использования в режиме постоянного распознавания, то за базовую обработку изображения отвечает специальный аналоговый процессор. Он получает изображение с КМОП-фотосенсора, мгновенно анализирует его, и отделяет фон от фрагмента, на котором есть лицо. Этот фрагмент передается на цифровой процессор, названный разработчиками CNPP (Convolutional Neural Network Processor, или Процессор на Сверточной Нейронной Сети), который занимается непосредственно распознаванием лиц. Как и аналоговый модуль, это процессор был самостоятельно разработан специалистами института. Разработчики утверждают, что провели огромную работу по аппаратной и алгоритмической оптимизации процессора, за счет чего достигли в пять тысяч раз меньшее потребление энергии по сравнению системами на обычных графических процессорах при аналогичной точности распознавания.
Инженеры также показали возможные применения своей разработки. Они создали беспроводное устройство, которое вешается на форму полицейского и позволяет ему получать информацию о проходящих мимо него людях благодаря синхронизации с базой данных. Второе устройство присоединялось к смартфону и позволяло распознавать пользователя перед совершением бесконтактной оплаты с помощью смартфона.
Недавно американские нейрофизиологи опубликовали
Григорий Копиев
https://nplus1.ru/news/2017/06/15/face-recognition