アクセス制御の実現や共通オブジェクトのパーソナライズにはさまざまな方法があります（物理キー、PINコード、指紋、または顔認証）。 顔認識は直接的で非接触かつ安全（生体認証データ）であるため、最も便利なユーザ認証方法です。
アプローチ
カメラ入力（/dev/videox）からフレームをグラブし、2つのニューラル･ネットワーク･モデル（顔検出と顔認識）によって処理し、TensorFlow™ Liteランタイム･フレームワークによって解釈します。
カメラ･フレームのストリーミング（v4l2srcを使用）、プレビューの表示（waylandsinkを使用）、ニューラル･ネットワーク推論の実行（appsinkを使用）には、GStreamerパイプラインを使用します。
推論結果は、GtkWidgetとCairoによって生成されたオーバーレイを使用して表示します。
パイプライン
センサ
USBウェブカメラまたはビルト･イン･カメラ
データ
データフォーマット解像度96 x 96のRGB888カラー入力画像
結果
モデル：顔検出用および顔認識用カスタムCNN
STM32MP157F(High-perf)での結果
1人の顔に対して、顔検出、顔認識ともに平均実行フレームレートは 5fps程度：
- 顔検出実行時間 ～70ms
- 顔認識実行時間 ～55ms
STM32MP157F(High-perf)での結果
1人の顔に対して、顔検出、顔認識ともに平均実行フレームレートは 5fps程度：
- 顔検出実行時間 ～70ms
- 顔認識実行時間 ～55ms
リソース
コード最適化ツール OpenSTLinux向けAIソリューション
X-LINUX-AIは、AIモデルをSTM32MP1マイクロプロセッサ上で動作させるためのSTM32 MPU OpenSTLinux拡張パッケージです。Linux® AIフレームワークとアプリケーション例が含まれています。
対応製品 STM32MP1シリーズ
シングル･コアArm® Cortex®-A7またはデュアル･コアArm® Cortex®-A7とCortex®-M4をベースとしたSTM32MP1マイクロプロセッサ･シリーズ 広範なアプリケーション向けの開発を簡素化する汎用マイクロプロセッサ製品ポートフォリオ、STM32MP1シリーズは複数の柔軟性の高いアプリケーションをサポートできるため、どんなときも最高の性能と出力を実現できます。
