В Южной Корее создали эффективную систему распознавания лиц с рекордно низким энергопотреблением
В Южной Корее создали эффективную систему распознавания лиц с рекордно низким энергопотреблением
KAIST / youtube.com

Группа инженеров из Корейского института передовых технологий (KAIST) разработала компактное устройство для распознавания лиц с точностью до 97%, которое отличается низким энергопотреблением и может найти широкое применение в повседневной жизни.

Как поясняет N+1, существующие в настоящее время системы распознавания лиц достигли высокой точности, но, как правило, требуют больших вычислительных мощностей, что не позволяет эффективно применять их в мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами и относительно слабыми аккумуляторами. В связи с этим корейские ученые решили создать систему, способную распознавать лица с высокой точностью, но при этом требующую для работы гораздо меньше энергии.

Система, получившая название K-Eye, работает на основе сверхточной нейросети и состоит из специального аналогового процессора, который получает изображение с фотосенсора и мгновенно анализирует его, отделяя фон от фрагмента, на котором есть лицо. Затем этот фрагмент передается на также разработанный в KAIST цифровой процессор CNPP, который занимается непосредственно распознаванием лиц.

По словам создателей системы, они провели большую работу по аппаратной и алгоритмической оптимизации процессора, что позволило в пять тысяч раз снизить энергопотребление в сравнении с системами на обычных графических процессорах, сохранив такую же точность распознавания.

Небольшой демонстрационный ролик, опубликованный на YouTube, показывает, что устройство может использоваться в паре со смартфоном при осуществлении бесконтактной оплаты или в качестве "сторожа" машины, открывающего двери для владельца. Также систему могут использовать полицейские во время патрулирования.

Как сообщается на сайте KAIST, разработчики K-Eye совместно с компанией UX Factory намерены коммерциализировать систему до конца текущего года.

facebook
LJ