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人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
人脸识别的技术流程大致可以分为人脸图像采集及检测,人脸图像预处理,人脸图像特征提取和人脸图像匹配与识别。众所周知,GPU最初能够发展起来,便是得益于其优秀的图像处理能力,而人脸识别正是要处理摄像头抓取下的人脸图像。所以有了GPU的帮助,在图像预处理和特征提取这两款便事半功倍了。而GPU的强大计算能力则在人脸图像的匹配与识别这一块得到了充分的运用。并行计算下,人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配的时间将得到大幅的缩减。 人脸识别技术依托于深度学下的人工神经网络,而深度学的快速升温则是得益于GPU的应用,其强大的并行计算能力,使深度神经网络的训练速度得到了大幅提升。在GPU特有的浮点计算下,将计算时间缩短了几十甚至几百倍。由于用户的外貌每天都会产生细微的变化,例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。在此,就需要GPU推动下的深度学了。输入采集到的大量人脸图像相关的数据,用来验证算法,不断提高识别准确性。直至机器能够准确地找到一个阈值,当相似度超过这一阈值是,便可以将匹配结果输出。
景嘉微电子正在研发代号为 JM9231 及 JM9271 的高性能通用图形处理器芯片,根据官方所列规格,JM9271 核心频率不低于1.8GHz,支持PCIe 4.0 x16,采用16GB HBM显存 ,频宽为 512GB/s,浮点性能可达 8TFLOPS ,性能不低于GTX 1080的水平,可达到 2017年底的高端显卡水平。
至于JM9231的性能,预期可达到2016年中低端产品水平。景嘉微电子表示,新一代 GPU芯片 JM9 系列已经在预研中,性能将不低于GTX 1080显卡。 最早于2020年即将发布。
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