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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能摄像头中的端侧人脸识别与隐私保护.
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能摄像头中的端侧人脸识别与隐私保护
摘要
智能摄像头需要在端侧实时识别人脸，保护用户隐私。传统方案将视频流上传到云端分析，隐私风险高、网络带宽占用大。本文针对智能摄像头的人脸识别需求，设计了一种面向存算一体芯片的端侧人脸识别方案，通过存算一体阵列在端侧完成人脸检测、特征提取和匹配，只上传识别结果元数据，不上传原始视频流。芯片功耗仅为0.5W，支持1000个注册用户的实时识别，识别准确率为99%，为智能摄像头提供了低延迟、高隐私的端侧人脸识别解决方案。
一、智能摄像头的人脸识别需求
1.1 隐私保护
传统方案将视频流上传到云端，用户的家庭生活被完整上传到云端服务器，存在隐私泄露风险。端侧处理可以保护用户隐私。
1.2 实时性要求
人脸识别需要在1秒内完成，从检测到识别结果输出，延迟必须小于1秒，否则会影响用户体验。
二、存算一体人脸识别方案
2.1 人脸检测
在存算一体芯片中，人脸检测模型（轻量级MTCNN）完全映射到RRAM阵列中。摄像头图像通过感存算一体单元直接输入，在模拟域完成人脸检测。检测延迟为50ms，功耗为0.2W。
2.2 人脸识别
检测到人脸后，人脸特征提取模型（轻量级FaceNet）提取128维人脸特征向量，通过存内搜索电路与1000个注册用户的人脸模板进行匹配。识别延迟为50ms，功耗为0.2W，识别准确率为99%。
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