基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下之人脸辨识解决方案
恩智浦人脸识别人工智能
简介
基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下的人脸辨识解决方案，通过使用eIQ软件平台和整合不同的开源学习模型，实现高效准确的人脸辨识功能。该解决方案可以在边缘端进行学习模型的推理，节省成本和开发时间。客户可以使用Yocto Project开发环境，编译应用程序和学习库，并将人脸辨识学习模型应用于i.mx8m mini的系统架构中。这个解决方案提供了一种基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下的人脸辨识解决方案，实现高效准确的人脸辨识功能。
正文
基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下的人脸辨识解决方案是通过使用人工智能技术来实现高效准确的人脸辨识系统。人脸辨识技术已经在智能家居、公司门禁和警政系统等领域得到广泛应用。
人脸辨识的核心是提取具有辨别度的人脸特征值。传统的方法需要使用特定算法和滤波器来实现人脸侦测、校正和特征值提取，但这种方法耗时且在跨平台应用上存在限制。而现在，借助人工智能技术，可以实现更高效的人脸辨识。
人工智能是一个涉及学习、问题解决和模式识别的领域。为了实现机器学习和深度学习，需要强大的计算能力和庞大的数据集。以前的人工智能系统需要与云端平台连接才能实现，但为了使终端设备在离线情况下也能实现人工智能，许多开源公司开始开发学习模型并提供给产业界使用。然而，整合各家开源公司提供的学习模型仍然是一个亟待解决的问题。
基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下的人脸辨识解决方案采用了eIQ（edge Intelligence Quotient）软件平台。该平台可以直接在边缘端进行学习模型的推理，并得出最终结果。在不同的开源公司中，学习模型也有所不同，例如TensorFlow/TensorFlow Lite和Caffe/Caffe2。eIQ软件平台整合了不同的开源学习模型，可以在NXP产品上独立运行，节省成本和开发时间。
在该架构下，客户可以在Linux Kernel 4.14.98的基础上使用Yocto Project开发环境，编译Opencv、tensorflow-lite等应用程序和学习库。然后，将TensorFlow的机器学习过程与"MobilFaceNets"模型相结合，将其转换为TensorFlow Lite的人脸辨识学习模型。在Yocto Project开发环境中，整合eIQ人工智能软件系统，并将人脸辨识学习模型应用于i.mx8m mini的系统架构中，从而实现人脸辨识功能。
这个解决方案来源于大大通，为客户提供了一种基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下的人脸辨识解决方案。通过使用eIQ软件平台和整合不同的开源学习模型，客户可以实现高效准确的人脸辨识功能。
人脸辨识的核心是提取具有辨别度的人脸特征值。传统的方法需要使用特定算法和滤波器来实现人脸侦测、校正和特征值提取，但这种方法耗时且在跨平台应用上存在限制。而现在，借助人工智能技术，可以实现更高效的人脸辨识。
人工智能是一个涉及学习、问题解决和模式识别的领域。为了实现机器学习和深度学习，需要强大的计算能力和庞大的数据集。以前的人工智能系统需要与云端平台连接才能实现，但为了使终端设备在离线情况下也能实现人工智能，许多开源公司开始开发学习模型并提供给产业界使用。然而，整合各家开源公司提供的学习模型仍然是一个亟待解决的问题。
基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下的人脸辨识解决方案采用了eIQ（edge Intelligence Quotient）软件平台。该平台可以直接在边缘端进行学习模型的推理，并得出最终结果。在不同的开源公司中，学习模型也有所不同，例如TensorFlow/TensorFlow Lite和Caffe/Caffe2。eIQ软件平台整合了不同的开源学习模型，可以在NXP产品上独立运行，节省成本和开发时间。
在该架构下，客户可以在Linux Kernel 4.14.98的基础上使用Yocto Project开发环境，编译Opencv、tensorflow-lite等应用程序和学习库。然后，将TensorFlow的机器学习过程与"MobilFaceNets"模型相结合，将其转换为TensorFlow Lite的人脸辨识学习模型。在Yocto Project开发环境中，整合eIQ人工智能软件系统，并将人脸辨识学习模型应用于i.mx8m mini的系统架构中，从而实现人脸辨识功能。
这个解决方案来源于大大通，为客户提供了一种基于NXP i.mx8m mini的人工智能架构下的人脸辨识解决方案。通过使用eIQ软件平台和整合不同的开源学习模型，客户可以实现高效准确的人脸辨识功能。