全球领先的硅产品知识产权(SIP)平台解决方案和数字信号处理器(DSP)内核授权厂商CEVA公司和免触控界面技术领先厂商eyeSight Mobile Technologies公司宣布,为CEVA-MM3101成像和视觉平台提供基于软件的优化手势识别解决方案。该综合解决方案瞄准范围广泛的智能产品,包括智能手机、平板电脑、智能电视、汽车信息娱乐系统等。与基于手势识别技术的其他实施方案相比,eyeSight公司的软件利用CEVA-MM3101技术来提供重要的竞争优势。例如,与基于ARM Cortex-A9的解决方案相比,CEVA-eyeSight综合解决方案所需的功耗降低了超过20倍。
嵌入式视觉联盟 (Embedded Vision Alliance)(http://www.Embedded-Vision.com) 创办人Jeff Bier评论道:“CEVA和eyeSight对于推动在成本和功耗敏感应用中使用嵌入式视觉技术方面占据着领导地位,我对于两家公司的努力高度赞赏。这一综合解决方案结合了优化的硬件和软件技术,为任何具有相机功能的产品提供用于基于视觉的手势识别平台。这类可授权的解决方案对于在大众市场产品中采用嵌入式视觉技术是至关重要的。”
基于视觉的手势识别技术迅速成为移动和数字家庭行业中最受追捧的技术之一,同时为半导体和OEM厂商提供了实现产品差异化和新的增值功能的全新领域。eyeSight公司的人机界面(HMI)是目前用于嵌入式系统的最具创新性的技术,可在任何智能产品中以现有的相机来实现无接触控制。CEVA-eyeSight解决方案提供多种手势及手掌检测和跟踪功能,支持多用户,以及距离产品多达4.5米的距离及弱光条件。整个解决方案包括了eyeSight的软件及CEVA-MM3101,其完整的手势应用所需的处理周期少于70M,在28nm工艺中消耗的功率低于20mW。为了让客户进一步实现解决方案差异化,还可以利用完全可编程的CEVA-MM3101引擎,以软件形式执行一系列基于视觉的附加功能,包括面部检测、眼睛跟踪、3D地图创建、目标跟踪和图像增强应用。
eyeSight首席执行官Gideon Shmuel评论道:“我们与CEVA建立了战略伙伴关系,能够利用其强大的CEVA-MM3101成像和视觉平台,进一步开发和改善我们业界领先的手势识别技术。双方的综合解决方案为手势识别提供了业界最低的功耗,使其适用于移动产品。此外,我们的手势识别软件可以轻易载入CEVA-MM3101平台并进行优化,说明CEVA商业级工具链和软件开发工具套件具备很高品质。”
CEVA公司市场营销副总裁Eran Briman称:“手势识别和其它基于视觉的应用是由消费者驱动的应用清单中的最新项目,它们迅速成为了智能手机、平板电脑和智能电视的必备功能。执行这些复杂的实时信号处理任务所需的处理操作,对电池供电产品的性能和功耗造成了沉重的负担。CEVA-MM3101平台和eyeSight基于软件的先进手势识别技术的结合正好解决了这些问题,使手势识别应用远远超越现今的性能水平,同时卸除了CPU处理信号密集型任务的负担,显着降低了系统的总体功耗。此外,由于该平台有超过80%的性能可用于其它的应用,因此获授权厂商可以进一步实现产品差异化,运行其它基于视觉的功能及图像增强功能。”
关键字:优化手势 识别
编辑:神话 引用地址:基于软件的优化手势识别解决方案
推荐阅读最新更新时间:2023-10-12 20:41
LG新手机屏幕玻璃元件支持全屏指纹识别
相比目前常见的手机指纹辨识器设计,LG Innotec计画将指纹辨识功能与萤幕玻璃整合,藉此让薄型化智慧型手机也能使用指纹辨识功能。
根据LG Innotec公布消息,本身所提出的指纹辨识器设计将进一步把感应模组与萤幕玻璃整合,同时让萤幕所有显示范围均可对应指纹辨识功能,藉此让薄型化智慧型手机也能透过指纹识别方式验证身分,无需迁就指纹辨识器模组而使机身仅能维持一定厚度,甚至也能进一步让手机更容易导入防水功能设计。
而为了避免萤幕受损导致指纹辨识功能无法正常使用,LG Innotec表示此款萤幕玻璃设计将导入更耐冲击与抗刮设计,即便以等同一般手机重量的钢球在20公分垂直高度落下敲击,也不会造成萤幕玻璃
[手机便携]
英特尔联手宾夕法尼亚大学,让AI也能识别脑肿瘤
英特尔和宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院(宾夕法尼亚大学医学院)正在组建一个联盟,包含29家国际医疗和研究机构,使用一种叫做 “联邦学习”的隐私保护技术来训练可以识别脑肿瘤的人工智能模型。这项工作由美国国立卫生研究院(NIH)国家癌症研究所(NCI)的癌症研究信息技术(ITCR)项目资助,它将向宾夕法尼亚大学生物医学图像计算和分析中心(CBICA)的首席研究员Spyridon Bakas博士提供研究资金,为期三年总计120万美元。 “AI在脑肿瘤的早期检测方面大有可为,但要充分发挥全部潜力,将需要比任何一家医疗中心都要多的数据。借助英特尔软件和硬件以及一些英特尔顶尖人才的支持,我们正在与宾夕法尼亚大学和由29家协作
[物联网]
基于DSP的纸币号码识别系统
摘要:本文给出并实现了一种基于DSP的纸币号码识别系统。该系统通过视频解码器SAA7113将纸币号码图像转换成数字图像,并通过复杂可编程逻辑器件CPLD对SAA7113输出的数字图像进行开窗处理,以减小DSP的图像数据处理量和存储量。该系统的特点是在采用TI公司较廉价的54x系列DSP条件下,可以实现每秒25幅号码图象的视频采集速度,为实现具有纸币号码自动识别记录功能的点钞机奠定了基础。此外,该系统还提供了与PC机通信的异步串行接口。
关键字:视频解码器 DSP CPLD 异步串口
1 引言
近年来,钱币、特别是纸币被抢劫事件不断发生,严重影响了社会治安,也使银行在经济上受到了严重的损失。如果被抢劫的钱币不能在市场上
[嵌入式]
指纹识别没了 iPhone 8的人脸识别或将支持ApplePay
此前,iOS的开发者Guilherme Rambo在苹果HomePod固件中发现了有关iPhone 8人脸识别系统的相关信息,如果消息属实,那么这项人脸识别功能将为我们带来非常丰富的功能体验。 iPhone 8人脸识别支持Apple Pay(图片引自微博) 据悉,iPhone 8的人脸识别技术的内部代号为Pearl ID,就以往Touch ID的命名方式来看,Pearl ID的正式名称非常有可能为Face ID。而Guilherme Rambo也公布了三项关于Face ID的信息:支持Apple Pay验证,支持第三方应用,可添加多张面部。 iPhone 8人脸识别支持Apple Pay(图片引自微博) iPhone 8人
[手机便携]
人工智能帮助识别小偷,日本的这个软件是如何做到的?
从外媒获悉,日本一家名为Vaak的初创企业宣称研发出一款人工智能软件,通过分析店铺内的监控录像,发现涉嫌偷窃的可疑行为,在窃贼“动手”之前识别他们,从而达到预防犯罪的目的。 这款软件名为“Vaak眼”。据称它能够通过算法分析监控录像拍到的人是否存在左顾右盼、坐立不安等涉嫌偷窃的离散运动和行为,如果算法判断某人入店行窃的概率较高,则会通过手机程序向店内工作人员发送警报,进而预防犯罪。美国奇趣新闻网站报道,这种复杂算法深度学习超过10万小时监控录像,从人的面部、服装、行动、整体行为等到商店所在区域犯罪率等宏观数据,甚至天气情况,分析超过100种涉及偷窃的不同因素,进而作出判断。 日本“IT媒体”网站报道,“Vaak眼”曾在测试
[嵌入式]
自动驾驶能识别信号灯
奥迪可能不承认,有时大号A8汽车只是配角,就像宝马7系列轿车和奔驰S级轿车一样。最近,宝马和奔驰的汽车都升级了,增加了许多新功能,奥迪也不想站在幕后,奥迪团队也想全面升级A8。 很大的格栅和3块大显示屏 从外面看,A8就是一头全新的怪兽。设计是全新的,前部90%的面积被新的大型六角形格栅覆盖。车头灯占了另外8%。再看后面,尾灯与一块长条结合在一起,长条上面有铬合金,还有更多的尾灯。看起来跟林肯Continental有点相似,我相信这个类比奥迪自己应该会喜欢。 从一侧看,你会有一种注视未来的感觉。仪表板很低很宽,很少看到物理开关,上面有三块显示屏,不是一块,也不是两块。有一块屏幕是仪表板,第二块屏幕显示新版奥迪M
[汽车电子]
基于PCA的人脸识别系统在综合门禁系统中的研究
摘要: 该文提出了一种在门禁系统中利用人脸识别技术与指纹识别技术相结合进行身份验证的设计方案。实验表明,结合两种技术将会提高身份识别的安全性和有效性,能有效地解决传统门禁系统的不足之处。
1 综合门禁系统设计方案
本文所设计的门禁系统由一个服务器和两个门禁控制器组成, 一个门禁控制器在通过摄像头采集人脸图像的同时另一个可以通过指纹采集仪采集指纹信息。管理服务器软件并行连接两个门禁识别器软件,通过USB 接口实现相互通信,服务器端软件对两个门禁识别器软件的连接实现多线程处理。
系统基于嵌入式WindowsXP 平台开发,有体积小,专用性强等特点。
图像采集端利用DirectShow 技术对摄
[安防电子]
采用STM32嵌入式语音识别电路模块设计
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心,通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能,采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证,本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。 语音识别电路 图3为语音识别部分原理图,参照了ICRoute发布的LD3320数据手册进行设计。LD3320的内部集成了快速稳定的优化算法,不需外接Fla-sh、RAM,不需要用户事先训练和录音而完成非特定人语音识
[单片机]