エッジでの顔認識 - 設計のコスト、複雑さ、消費電力を削減
顔認識の市場は、さまざまなトレーニング モデルと推論エンジンの導入により、2024年までに70億ドルに倍増すると予想されています。他の新しいテクノロジーと同様に、パフォーマンス、セキュリティ、市場投入までの時間を最適化しながら、テクノロジーをプラットフォームに導入する方法については学習曲線があります。顔認識も同様ですが、消費者のプライバシーに関する新たな問題も生じます。
このウェビナーでは、OEMに完全に統合された自己完結型のソフトウェアおよびハードウェア ソリューションを提供するNXPのMCUベースのSLN-VIZN-IOTソリューションを紹介します。これには、i.MX RT106Fと、NXP i.MX RTランタイム ライブラリ内に事前統合された機械学習顔認識アルゴリズム、およびカメラやメモリ ドライバーなどの周辺機器に必要なすべてのドライバーが含まれており、すべてFreeRTOS上で実行されます。このコスト効率が高く、使いやすい顔認識の実装により、家庭、商業、産業用途のさまざまな製品に組み込むことができる顔ベースのフリクションフリーインターフェースの需要が高まり、ユーザーを識別するために習得が難しく時間のかかるメカニズムを使用する必要がなくなります。
参加者は以下の内容を学びます:
- MCUベースのソリューションを使用して顔認識設計のコスト、複雑さ、消費電力を大幅に削減する方法
- オフライン顔認識ソリューションのプライバシー上の利点
- 「ソリューション」とは何か、そしてそれが製品設計者の市場投入までの時間をいかに短縮できるか
- ローカル（オフライン）顔と感情認識のためのi.MXRT106Fソリューションの概要
講演者:
クーパー・カーナハン
IoTソリューションインテグレーター
NXPセミコンダクターズ
クーパー・カーナハンは理学士号を取得しているテキサス大学オースティン校で電気工学とコンピュータ工学の学位を取得。
場所/日程:
オンデマンド