[发明专利]一种基于海思安防芯片的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于海思安防芯片的人脸识别方法，其特征在于，基于海思芯片hi3516dv300进行人脸识别，主要包括以下步骤：

步骤S200：人脸跟踪：利用海思芯片hi3516dv300中的硬件IVE模块，调用以下接口：

HI_MPI_IVE_KCF_GetMemSize接口，用于获取需要创建目标对象数的内存大小；

HI_MPI_IVE_KCF_CreateObjList接口，用于创建目标链表；

HI_MPI_IVE_KCF_DestroyObjList接口，用于销毁目标链表；

HI_MPI_IVE_KCF_CreateGaussPeak接口，用于创建高斯峰值；

HI_MPI_IVE_KCF_CreateCosWin接口，用于创建汉宁窗；

HI_MPI_IVE_KCF_GetTrainObj接口，用于获取需要训练的目标对象；

HI_MPI_IVE_KCF_Process接口，用于提交目标给硬件处理；

HI_MPI_IVE_KCF_GetObjBbox接口，用于获取目标区域跟踪结果信息；

HI_MPI_IVE_KCF_JudgeObjBboxTrackState接口，用于判断目标区域跟踪状态；

HI_MPI_IVE_KCF_ObjUpdate接口，用于更新目标信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于海思安防芯片的人脸识别方法，其特征在于，还包括步骤S300：人脸校正：利用海思芯片hi3516dv300的SIMD扩展结构及ARM的NEON Ne10运算库提供的大量的浮点运算、矢量计算以及矩阵操作，使用IVE接口HI_MPI_IVE_Resize2进行缩放处理，使用Ne10运算库对人脸校正进行旋转处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于海思安防芯片的人脸识别方法，其特征在于，采用反向映射的方法调用Ne10运算库矩阵函数接口ne10_transmat_3x3f_neon实现人脸校正进行旋转。

4.根据权利要求3所述的一种基于海思安防芯片的人脸识别方法，其特征在于，还包括步骤S400：人脸特征值提取：利用NNIEHI_MPI_SVP_NNIE_ForwardWithBbox提取人脸图片的特征向量，提取出人脸图片以及该图片的上下翻转图各自经过网络在fc5层输出的特征向量，然后将两者拼起以形成一个2倍维数的特征向量，表征人脸。

5.根据权利要求4所述的一种基于海思安防芯片的人脸识别方法，其特征在于，还包括步骤S500：人脸特征值是一个一维512浮点数组，计算两个特征值得出相似度，利用Ne10提供的浮点运算，调用Ne10运算库矩阵函数接口ne10_add_float_neon优化运算。

6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于海思安防芯片的人脸识别方法，其特征在于，还包括步骤S100：人脸检测：通过NNIE API接口HI_MPI_SVP_NNIE_LoadModel加载训练好的人脸模型，通过接口HI_MPI_SVP_NNIE_Forward和HI_MPI_SVP_NNIE_ForwardWithBbox计算获取图像中符合人脸特征的位置信息。