****** ********* *** *********** *** ************ offered ** ***** ************ *************.
****** ********* ******* ***** ** ** image/video *** *** ***** **** ** is. *******, **** ****** *********** (***** the ****** ******** ** ********* *** identity ** **** ****) ******* ** facial ********* *****. **** **, *** system ****** ******* ** ********* * face ***** ** ******* **** ** object ** * ****. ** ****, facial ********* ** * ***-********* *** facial *********** *******.
* *********** ********** ***** ** ********** facial *********:
- **** ********
- ***
- *** / **** ********
*********** ****** ** * *********** *******:
- ******** ** ********* ***** - ***** it ** '****' ** ****** * face ******* ******** ** *** ****** in * ****-*** *****, *********** *** vary ************* ********* ** *** * person ***** ***** **** (****, ****, right, ***.) *** *** ******** ********** of *** ***** (*******, ********, *****, etc.).
- ********* **** ** ****** ***** - Finding *** *********** **** ******* *** in * ***** *** ******* ***** objects *** * **** (******* ** a ****, * ***, * ***, a ******* ****, ***.) *** ** very *************** ********* ***** **** ***** surveillance ******* (*.*., ** *******, ****) have *********** *********** ** ********** *****
- **** / ******** **** - ***** (i5/i7, ******** * & *, ****); Nvidia ****, ***.
**** ** *** ***** ** * new ****** ** ******* ******** / video ******** ******* **** **** **** be *****.
****** **** ****, ** **** ***, HAAR *** *** ********** ** ****** detection *********** ***** *********** (***) *** computing ***** ******** ** ***** **-*****. In ******* *******, ** **** **** on ******** *******, *******, *** ****** GPUs, ** **** ** *** ******** tests (******* *********). *** **** *** this ****** ** ** ****** [**** no ****** *********].
Facial ********* ********** ********
*** ***** ** *** *** ******** with ***, **** *** ***, *** 8-minute ***** ***** ********* **** *** explains *** ********* ***** ****:
Code / ******* *** ****
*** **** *** ******* **** *** the **** ** ****** ** ****'* public **** ********* **** ********** ** Github [**** ** ****** *********].
** ******:
- **** ***, ***
- ****** ****
- ******** ****-*********-******-****
** **********, *** ***** ********** ** the **************, *** *** ****** ****** used [**** ** ****** *********], ********* below *** *******:
Test ******* *** ****** *********
***** **** ************ *** *** **** computing ********* **** *** *** ****, in *** ****, ***** *** **** Intel **-***** *** *** * **********, the ******** *** ****** ********* ***** delivered ******* ****** *** ****** (~*****) as *** **** **** ******** **** classifier ***** ********** ***** *** *** of *** **** ****** ******** ** well. *** ***** ***** ********* ***** results:
*** ****** ** *********:
- ***** ******** ********** *** ********* *** ** ****** ** ***********. OpenVino ********* ***** *** ************* **** data-type ********* ********** (****->****) ******** ********* ****; (*) ********** *** ***** ** the ****** ******** (**/**/**, ********, ****). This ******** **** * ******* ************ SqueezeNet+SSD) ********* ****** **** ************ ******** results.
- *******, ~***** *** ** ****** ***** I7-7700k **** ***** ******** ********** *** video ************ ************. **** ***** *** not *** ****** ** ******* (*** to **** *** ***** ***********) *** while **** *** ** *** ** recorders, ********* ***** **** ** ******* far **** **** ***** ** ****** 8, ** ** **** ******* ********* being ******** ** * ********. ******** IPVM ***** **** ***** *****'* ******** chips (** ********** *** ******* *** MyriadX) ***** *****'* ****** ******* ***** (NCS) *** **** (***** *** *******).
********
**** *** *** ******* ******* ********* capabilities ********** ********** **** ****** ***** as ***** ** *** **** *****:
*** ********* ******** ***** *** ******** from **** '**********' ** *** **** was *********** **** *** **** **-******** as ***** *****:
** ********, *** *** ******** ***** quite ******** ******* *** ********** ** HOG, ** ***** *****:
Questions / ******** / ***********
**** ** *** ***** **** ** this *** ****** *** ** *** presenting *********** ******* ** **** **** we *** ******* ** *** ** encourage *** ** *** ********* *** make *********** *** ********* ******, ******, hardware, ***. ** ****.