Комментарии 11
Отличная статья и проект! Скажите, а Вы не сравнивали по другим источникам скорость работы этой же сетки на GPU? В частности интересно, какую необходимо иметь графическую карту, чтобы добиться тех же 10.4 FPS?
«Но стоит иметь в виду, что кабель вносит дополнительную задержку при передаче данных — не очень большую, но заметную. Я пробовал два разных кабеля, один 2 м, второй 30 см, и они оба вносили примерно одинаковую задержку.»
А можно чуть подробнее? какая была задержка при прямом втыкании и через кабель. Я как-то не думал, что USB настолько быстр, что скорость эм.волны в проводнике начинает играть роль.
А можно чуть подробнее? какая была задержка при прямом втыкании и через кабель. Я как-то не думал, что USB настолько быстр, что скорость эм.волны в проводнике начинает играть роль.
Не специалист, но подозреваю что дело в большей чувствительности кабеля к наводкам — интерфейс либо сбрасывает скорость, либо повторно передаёт битые фрагменты. Возможно, экранированный кабель не давал бы такого эффекта?
Так, это мой косяк. На самом деле проблема не в кабеле, а в версии USB (если на USB 3.0 фактическое время исполнения составляет 92.4 ms, то на USB 2.0 — 102 ms, независимо от наличия кабеля). Видимо, оба кабеля не поддерживают USB 3.0. Сейчас поправлю в статье.
В интернете мелькала история как один гик в США снабдил свой дом умной системой распознавания лиц с последующим автоматическим открыванием двери родного дома при детектировании лица хозяина. Однажды он пришел домой, а система распознала лицо Бэтмена в маске нарисованное на его футболке за несанкционированного посетителя и заблокировала дверь.
В комментариях русские пользователи начали мечтательно размышлять как было бы хорошо, если бы такой умный домик такого хитрого братца-гика находился за МКАД, желательно где-то рядом с Кемерово или Магаданом, при несомненной доступности фото богатого братца-гика в социальных сетях.
Так это я к чему?
Распознаванием лица уже в принципе никого не удивишь.
Что насчет распознавания и сортировки напечатанного лица от настоящего?
В комментариях русские пользователи начали мечтательно размышлять как было бы хорошо, если бы такой умный домик такого хитрого братца-гика находился за МКАД, желательно где-то рядом с Кемерово или Магаданом, при несомненной доступности фото богатого братца-гика в социальных сетях.
Так это я к чему?
Распознаванием лица уже в принципе никого не удивишь.
Что насчет распознавания и сортировки напечатанного лица от настоящего?
Ну, начнем с того, что обнаружение лиц, распознавание лиц и обнаружение спуфинг-атак — это три разные задачи, которые решаются по-разному.
Мой детектор занимается только обнаружением лиц, и вообще не различает как лица разных людей, так и настоящие лица и напечатанные. Вообще, я не ставил себе задачу сделать state-of-art детектор лиц, я скорее хотел запустить детектор лиц с приемлемым качеством на своем роботе, на конкретном устройстве (и это мне удалось).
В научной литературе достаточно статей про обнаружение спуфинг-атак с разной степенью сложности системы (начиная от анализа текстуры лица и заканчивая RGBD сенсорами и многомодальными системами контроля), и некоторые из них достаточно надежны. В целом, эта тема очень обширная и мало пересекается с темой моей статьи.
Мой детектор занимается только обнаружением лиц, и вообще не различает как лица разных людей, так и настоящие лица и напечатанные. Вообще, я не ставил себе задачу сделать state-of-art детектор лиц, я скорее хотел запустить детектор лиц с приемлемым качеством на своем роботе, на конкретном устройстве (и это мне удалось).
В научной литературе достаточно статей про обнаружение спуфинг-атак с разной степенью сложности системы (начиная от анализа текстуры лица и заканчивая RGBD сенсорами и многомодальными системами контроля), и некоторые из них достаточно надежны. В целом, эта тема очень обширная и мало пересекается с темой моей статьи.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Обнаружение лиц на видео: Raspberry Pi и Neural Compute Stick