編排 | strongerHuang 參考來源| 瑞薩電子、GitHub

人臉識(shí)別這些年越來越盛行，人臉支付、小區(qū)門禁、紅外測(cè)溫等很多領(lǐng)域都會(huì)用到人臉識(shí)別。

今天給大家分享一個(gè)輕量級(jí)的開源人臉識(shí)別算法（PICO），以及在MPU中的應(yīng)用。

關(guān)于PICO

PICO：Pixel Intensity Comparison-based Object detection，即基于像素強(qiáng)度比較的目標(biāo)檢測(cè)（直白的說，就是人臉識(shí)別算法）。

開源地址：

https://github.com/nenadmarkus/pico

PICO框架是對(duì)標(biāo)準(zhǔn)Viola-Jones的修改，其基本思想是用像素強(qiáng)度比較掃描圖像，在其內(nèi)部節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行二值測(cè)試。這使得檢測(cè)器能夠在所有合理的位置和尺度上處理二進(jìn)制分類器的圖像級(jí)聯(lián)。

一個(gè)圖像區(qū)域被分類為感興趣的對(duì)象，它成功地通過了級(jí)聯(lián)的所有成員。每個(gè)二元分類器都由決策樹區(qū)域的集合組成，速度非常快。

PICO特點(diǎn)：

處理速度快

不需要在檢測(cè)前對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理

不需要計(jì)算積分圖像、圖像金字塔、HOG金字塔或任何其他類似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

所有樹內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的二值測(cè)試都基于相同的特征類型(V-J框架中沒有這種情況)

PICO局限：

由于PICO比較簡單，不適用于變化很大的場(chǎng)景，特別是人流量較大、快速移動(dòng)的場(chǎng)景。

PICO在MPU中的應(yīng)用

這里結(jié)合瑞薩RZ/A2M系列MPU給大家講述人臉識(shí)別算法的應(yīng)用，這里其中一個(gè)重要的內(nèi)容就是該系列處理器具有DRP（動(dòng)態(tài)可配置處理器 ）技術(shù)。

之前給大家分享過一篇內(nèi)容《MPU動(dòng)態(tài)可重配置是如何工作的？》大家可以先了解一下什么是DRP技術(shù)。

因?yàn)镻ICO是輕量級(jí)的人臉識(shí)別算法，所以，內(nèi)存不需要太大，像RZ/A2M系列處理器自帶的4MB片上RAM夠完全足夠了。

這里瑞薩官方提供了一個(gè)應(yīng)用的案例。

示例通過MIPI接口連接CMOS傳感器，輸入一個(gè)1280x720分辨率的圖像，通過RZ/A2M的DRP對(duì)輸入圖像做Simple ISP處理，圖像縮放處理，然后運(yùn)行一個(gè)輕量級(jí)且高效的口罩，人臉檢測(cè)模型。它能夠?qū)崿F(xiàn)在人臉檢測(cè)模式下30FPS的檢測(cè)速度，在區(qū)分是否戴口罩的模式下實(shí)現(xiàn)20FPS的檢測(cè)速度。

如下圖是它如何實(shí)現(xiàn)基本原理：

DRP硬件加速實(shí)現(xiàn)：

其中Simple ISP庫將CMOS傳感器的Bayer格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰階數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計(jì)一幀圖像中三個(gè)預(yù)設(shè)區(qū)域的平均亮度用于調(diào)整自動(dòng)曝光參數(shù)。

如下視頻是針對(duì)快速切換的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)的測(cè)試結(jié)果，可以看到RZ/A2M在經(jīng)過了DRP加速及和運(yùn)行輕量級(jí)高效AI算法后，能夠?qū)崟r(shí)捕獲到圖像中的人臉。