小钴科技CTO Richard Li:基于嵌入式AI模组的3D视觉应用开发实践|公开课预告

生活中,人脸识别应用越来越多,公司人脸识别门禁、便利店人脸识别支付、火车站人脸识别验证进站,到人脸识别智能门锁,人脸识别已经渗透到我们生活的不同方面,为我们的生活带来了很大的便利。随着技术的发展,以及人们对识别精度和安全性等方面的要求,人脸识别也已经从2D的人脸识别时代,迈入了3D人脸识别时代。

目前3D人脸识别的实现主要有双目立体视觉、3D结构光、ToF三种技术路径,而每一种方法都有其擅长和不足的地方。

双目立体视觉成本低、效率高、抗强光能力好,但在弱光条件下完全无法工作;3D结构光对于不同光线的兼容能力较好,能达到较高的分辨率,但识别距离短、运行组件成本高,在强光尤其是逆光环境下会淹没投射编码光,导致识别不准确;ToF利用红外光反射时间差来测量距离,具有识别距离远,响应时间快的特点,但是容易受到强光环境的制约,分辨率差。因此在实际开发中,开发者需要根据不同的应用场景特点,来选择相应的解决方案。

那么有没有一种方案,可以突破环境光线的制约、同时又能保证识别的准确率,让开发者不再为方案的选择而纠结呢?小钴科技的“双目散斑结构光3D人脸识别”似乎是一个不错的选择。

2019年10月,小钴科技推出了嵌入式AlphaLook 3D人脸识别模组,集成了英特尔Movidius视觉AI芯片和自研高精度双目散斑结构光3D人脸识别技术,保留了双目成像对强光较好的适应力,以及较高的深度信息精确度。并加入了3D结构光组件,强化了弱光环境的识别能力。

6月22日晚7点,由智东西公开课推出的嵌入式AI合辑第5讲将开讲,主题为《基于嵌入式AI模组的3D视觉应用开发实践》,由小钴科技CTO Richard Li主讲。

Richard老师将从3D视觉在嵌入式设备中的应用现状、高精度3D人脸识别算法设计、结合小钴科技嵌入式AI视觉模组及3D人脸识别应用开发,为我们带来系统讲解。

课程时间

时间:6月22日19点
地点:智东西公开课小程序

课程详情

主题:基于嵌入式AI模组的3D视觉应用开发实践
提纲:
1、3D视觉在嵌入式设备中的应用现状与挑战
2、面向嵌入式设备的高精度3D人脸识别算法设计
3、AlphaLook 嵌入式AI视觉模组详解
4、基于嵌入式AI模组的3D人脸识别应用开发实践

讲师:
Richard Li,小钴科技CTO,副教授,主要研究领域包括深度学习、3D视觉和边缘计算。在IJCAI、ACM MM等国际顶级期刊会议上发表论文50余篇,申请专利17余项。带领团队研发的3D人脸活体算法可针对硅胶面具实现活体防伪,误识率可低至百万分之一;带领团队已实现包括智能锁、智能支付机在内的十余款AIoT智能硬件产品的场景落地应用。

报名方式

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