人脸识别系统”k-eye”

人工智能（AI）是新兴的关键技术之一。全球IT公司竞相推出最新技术，竞争比以往任何时候都要激烈。然而，大多数人工智能技术侧重于软件，其运行速度很低，使它们不适合移动设备。因此，许多大公司正在投资开发半导体芯片运行AI程序的功率要求低，但在高速度。&nbsp；

带领的研究小组，由电气工程系Hoi Jun Yoo教授发明的半导体芯片，中核（美国有线电视新闻网处理器），运行人工智能算法和超低功耗，k-eye人脸识别系统，采用中核。该系统是在一个初创公司进行合作，UX厂有限&nbsp；

的k-eye系列包括两类：可穿戴式和适配器类型。可穿戴式设备可通过蓝牙与智能手机一起使用，其内部电池可工作24小时以上。用户在他们的脖子上挂k-eye可以方便地使用他们的智能手机或智能手表检查信息的人，将k-eye和允许用户通过他们的智能设备访问数据库。智能手机k-eyeq，加密狗型装置，可以识别并随时共享用户的信息。&nbsp；

当认识到授权的用户看屏幕，手机会自动打开没有密码，指纹或虹膜认证。因为它可以区分输入面是来自一个保存的照片与一个真正的人，智能手机不能被用户的照片。&nbsp；

的k-eye系列有其他鲜明的特点。它可以检测到人脸先承认它，并有可能保持“永远”与小于1mW的低功耗状态。要做到这一点，研究小组提出的两项关键技术：“永远”的人脸检测和人脸识别芯片中核图像传感器。&nbsp；

第一关键技术，“永远”的图像传感器，可以确定是否有在摄像头范围面。然后，它可以捕获帧，并设置设备操作只有当一个面存在，减少待机功率显着。面部检测传感器结合模拟和数字处理，以减少功耗。通过这种方法，模拟处理器与cmos图像传感器阵列相结合，将背景区域与可能包括面部的区域区分开来，然后数字处理器仅在选定区域中检测面部。因此，它成为在帧捕获有效处理，人脸检测，以及内存的使用情况。&nbsp；

第二关键技术，中核，通过卷积神经网络优化取得了令人难以置信的低功耗（美国有线电视新闻网）在电路结构方面，和算法。首先，片上存储器集成在CNNP是专门设计用来使要读取的数据在垂直方向和水平方向。第二，它具有1024个乘法器和累加器并行运行的巨大计算能力，能够直接将时间结果传递给彼此，而不需要访问外部存储器或片上通信网络。第三、在美国有线电视新闻网算法的二维滤波器卷积计算近似为一维滤波器两序列计算来实现更高的速度和更低的功耗。&nbsp；

这些新技术，实现了高精度但中核97%消耗只有1 / 5000功率的GPU。人脸识别可以只有0.62mw功耗和芯片进行的，表现出较高的性能比GPU通过使用更多的电力。&nbsp；

这些芯片开发的Kyeongryeol Bong，一个博士生，在Yoo教授和国际固态电路会议（ISSCC）于二月在三藩举行。中核，已报道的最低功耗在世界上得到了很大的关注，导致了目前的k-eye系列开发的人脸识别。&nbsp；

教授Yoo说：“艾-处理器将引领第四次工业革命时代。随着人工智能芯片的发展，我们希望韩国采取全球人工智能技术领先。”&nbsp；

研究团队和UX厂有限公司正准备推出k-eye系列今年年底。据市场研究机构IDC称，人工智能产业的市场规模将从去年的1270亿美元增长到今年的1650亿美元。