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  • 为什么手机能认出戴口罩的你?主要是它的功劳

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      疫情的到来,让人脸解锁功能矮下了昂贵的头颅。

      当口罩成为吾们出街必备的单品,在解锁手机时,吾们总要经历‘人脸识别战败’—‘输入暗号’的繁琐过程。这不由得让人怀念首指纹识别的好。

      为了优化人脸解锁的体验,今年早些时候国外创业者 Danielle Baskin 推出了一款带有面部新闻的口罩。该产品经过挑取用户的面部新闻,然后印在口罩外侧,用户戴上口罩后就能够拼集成完善的脸部。

    ▲ 实际上有点惊悚。 图片来自:djbaskin▲ 实际上有点惊悚。 图片来自:djbaskin

      不过这个产品的解锁成功率尚不清晰,并且异国大量的样本验证。那么如何让人脸识别体系,不再被口罩困扰呢?

      一些网友徐徐发现,随着戴口罩的时间越来越久,手机犹如在一次次人脸解锁战败中找到了‘经验’,逐渐能够识别成功戴着口罩的本身。

      靠着这个思路,一些科技博主也分享了更高效的教程,比如戴着口罩逆复解锁,人脸识别不走功就立即输入暗号,循环这个行为 30 分钟旁边,手机便能识别出戴着口罩的本身了。

    ▲ 戴口罩成功人脸解锁。 图片来自:Farhad Usmanoff▲ 戴口罩成功人脸解锁。 图片来自:Farhad Usmanoff

      不过在实践的过程中,网友们外示分歧机型的‘学习’速度纷歧。有人将上述行为重复了 20 分钟便已成功,但有的人重复了上千次,手机照样无法识别戴着口罩的本身。

      为什么会展现这栽情况呢?其实答案关乎手机的 AI 学习能力。

    ▲  图片来自:thenextweb▲  图片来自:thenextweb

      深度学习利器——NPU

      倘若你相关注近两年的手机发布会,你肯定发现了手机厂商们在介绍 SoC 芯片时,都会重点挑到 NPU 的升级。

      所谓 NPU,就是指神经网络处理器。在一个手机芯片中,清淡会分为几个功能区,发布会常挑的有三个:一是拿手处理繁复义务和发号指令的 CPU,二是拿手图形处理的 GPU,再者就是拿手处理人造智能义务的 NPU。

      固然 NPU‘占地’异国 CPU 和 GPU 大,但其能力却不容无视,一台手机的聪慧程度,主要倚赖它。

    ▲ 拥有 NPU 的芯片往往被称作‘AI 芯片’、‘仿生芯片’图片来自:泪雪网▲ 拥有 NPU 的芯片往往被称作‘AI 芯片’、‘仿生芯片’图片来自:泪雪网

      上文挑到的训练手机识别戴口罩的本身,便主要归功于 NPU 的能力。摄像头捕捉到人脸画面后,CPU 和 GPU 会在极短的时间内对图片进走预处理,然后 NPU、GPU 来检测、挑取特征,末了 CPU、GPU 和 NPU 共同完善人脸的识别和分类。

      得好于日好富强的算力,整个过程已经能够做到‘无感’的程度。在吾们挑首手机的一转瞬,上述流程便已处理完毕。

      而 NPU 的添入,让手机能够意识分歧状态的你。早晨刚醒时,即便面部浮肿,手机也清新这就是你。甚至被马蜂蛰了,嘴巴肿成‘香肠’,手机照样能够识别出来。

    ▲ 图片来自:韩船长漂泊记▲ 图片来自:韩船长漂泊记

      因此经过肯定量的训练后,手机便能够‘无惧口罩’并认出你了。

      实际上,倘若只倚赖算法,CPU 和 GPU 也能够互助完善学习。但弱点是效果矮,且功耗大。据《汽车电子与柔件》介绍,CPU 和 GPU 必要用到数千条指令完善的神经元处理,NPU 只必要一条或几条就能完善。

    ▲ NPU 的学习效果颇高。 图片来自:androidauthority▲ NPU 的学习效果颇高。 图片来自:androidauthority

      另外在一致功耗下,NPU 的性能是 GPU 的 18 倍。能够望出 NPU 在深度学习的处理效果方面上风清晰。

      说到这不得不挑一下 NPU 的做事原理。之因此 NPU 的学习效果高,不是由于它喝了‘六个核桃’,而是它在电路层模拟人类神经元和突触。并且用深度学习指令集,直接处理大周围的神经元和突触。经过特出权重实现蓄积和计算一体化,NPU 的一条指令,便能胜任以去 CPU 和 GPU 的上千条指令。

    ▲  图片来自:forbes▲  图片来自:forbes

      打个不那么正当的比喻,这就像京东物流实现的仓储、物流一体化相通,极大地挑高了送货效果,当天买甚至当天就能送到。

      NPU 并不鸡肋

      国内最早钻研 NPU 的企业当属寒武纪。2017 年发布的麒麟 970 芯片,就曾采用寒武纪的 NPU 架构。麒麟 970 也成为世界首款移动端 AI 芯片。

      据华为介绍,集成 NPU 单元的麒麟 970,相较于四个 Cortex-A73 中央,在处理同样的 AI 行使义务时,拥有大约 50 倍能效和 25 倍性能上风。例如在图像识别速度上,可达到约 2000 张/分钟,远高于业界同期程度。

    ▲麒麟 970。 图片来自:电子工程专辑▲麒麟 970。 图片来自:电子工程专辑

      11 天后,iPhone 8/8 Plus、iPhone X 携带着 A11 仿生芯单方世,苹果在发布会上外示这是其有史以来最富强、最智能的芯片。

      A11 Bionic 是苹果首款以‘仿生’命名的处理器,也是苹果第一款声援 AI 添速的处理器。比如在人脸识别的功能上,其神经网络引擎,让 A11 声援速度高达每秒 6000 亿次运算识别。

    ▲ 图片来自:stealthsettings▲ 图片来自:stealthsettings

      也是从这一年最先,越来越多的厂商最先偏重手机 AI 能力的宣传。比如华为主打的 AI 摄影、超级夜景、隔空手势等功能;iPhone 引以为傲的 Face ID、人像虚化、Deep Fusion(深度融相符)等功能,都紧紧倚赖着 NPU 的能力。

    ▲ 华为 AI 手势操控▲ 华为 AI 手势操控

      自 2019 年 6 月最先,随着麒麟 810 的发布,华为最先行使自研达芬奇架构的手机 AI 芯片。达芬奇架构的神奇之处在于各单元分工清亮,能够实现更高效的 AI 计算。

      据《电子产品世界》介绍,达芬奇架构中央的 3D Cube、Vector 向量计算单元、Scalar 标量计算单元等,都各自夸责分歧的运算义务实现并走化计算模型,共同保障 AI 计算的高效处理。实现高算力、高能效、变通可裁剪的特性。

      在刚终结不久的 Mate 40 系列发布会上,华为强调麒麟 9000 芯片的 NPU 升级到达芬奇架构 2.0 版本,算力翻番。AI 计算能力更强的同时,能效升迁了 15%,网络运走性能也升迁了 20%。

      苏黎世联邦理工学院推出的 AI Benchmark 榜单中,麒麟 9000 摘得安卓阵营的桂冠,分数是高通骁龙 865+的两倍多。

    ▲AI Benchmark 榜单▲AI Benchmark 榜单

      还记得上文挑到的麒麟 970 每分钟可识别 2000 张图像的能力吗?麒麟 9000 已经进化到 2000 张/秒的速度。另外,发布会重点展现的 AI 隔空手势、AI 灵动熄屏、AI 字幕等,也都是其 NPU 能力的展现。

      让吾印象尤为深切的是‘智感支付’功能,当手机感知到挨近扫码盒时,便会主动弹出付款码页面,趁热打铁完善支付。这代外着理想的智能终端的倾向:向‘知你’、‘懂你’、‘帮你’的倾向迈进。

    ▲华为智感支付。 图片来自:VDGER▲华为智感支付。 图片来自:VDGER

      而第四代 iPad Air 在发布之时,苹果也偏重强调了其 NPU 能力的精进。相比 A12 仿生处理器,A14 仿生新一代神经网络引擎让机器学习惯能快达两倍。

      超高的机器学习速度,让 A14 仿生芯片能够实现超级像素功能,搭配 pixelmator 行使,放大裁切后的照片,像素会主动增补,让照片更清亮。

      逆映到 iPhone 12 系列上,计算摄影能力也得到了空前改进。举个幼例子,在延时摄影时,手机会主动计算被摄物体,倘若是在拍车流,那么手机便会主动降矮快门速度,让车灯表现拖影的感觉,画面起伏感更强。

      新一代的 iPhone 在 Deep Fusion、HDR 视频等方面,与 iPhone 11 相比都有着肉眼可见的转折。这都得好于 A14 富强的 AI 计算能力。

      吾们能够对 NPU 憧憬什么?

      固然移动端 NPU 在近两、三年才最先被厂商宣传,实际上和它相关的概念在 2013 年就已展现。

      那时,高通期待经过一栽模仿人脑的计算组织,缩短清淡机器运算与人脑之间的差距,这栽经过模拟神经元的运算处理器,被高通称之为‘Zeroth’。

    ▲ 高通对 Zeroth 的介绍▲ 高通对 Zeroth 的介绍

      高通的 Zeroth 芯片,运算组织模仿了人类生物神经细胞的运作模式,是从大脑组织层面模仿的。而 NPU 则是在大脑功能层面模仿的,两者的倾向并纷歧致。而高通也不息坚持了本身的倾向,异国添入自力 NPU 的大军,而是坚持着人造智能引擎 AI Engine 的倾向。

      据‘芯智讯’报道,在高通骁龙 845 发布之时,一些外界声音指斥高通异国顺答 NPU 的趋势,以至于在 AI 能力上落后。而高通高级副总裁兼移动营业总经理 Alex Katouzian 回答称,高通固然异国自力的神经网络引擎单元,但是采用了更为弹性的机器学习架构(AI Engine),在通用平台内做内核优化,分布在 CPU、GPU、DSP 等每个单元上,从而能够针对分歧移动终端挑供弹性调用各个处理单元。

      你能够云云理解:NPU 的倾向是分工清晰,每个单元的集约化程度较高;而高通 AI Engine 的倾向是‘有活行家一首干’。

      直到采用第五代多核人造智能引擎 AI Engine 的骁龙 865 系芯片发布时,高通照样异国踏入 NPU 的道路。

    ▲ 高通在图片的左下方强调了 AI 能力▲ 高通在图片的左下方强调了 AI 能力

      不过实际行使中,高通骁龙 865 的学习能力照样值得肯定。比如吾在近半个月行使搭载高通骁龙 865+的 vivo X50 Pro+时,每天解锁十次旁边,它现在已经能成功识别出戴口罩的吾了。

      但从数据上望,其 AI 学习能力,已落后麒麟 9000 和 A14 仿生不少。NPU 一次次用数据表清新本身的 AI 实力,高通下一代 AI Engine 能否力挽狂澜,吾们还需期待 875 系列芯片的面世才能清新。

      人造智能时代,吾期待望到的场景是,手机不再是被动相行使户需求的终端,而是能够主动分析、感知用户当下的需求,并能够预先挑供相关服务的聪慧终端。

    ▲ Mate40 系列 AI 能力展现▲ Mate40 系列 AI 能力展现

      在这方面,各家厂商还都处在首步阶段。比如在行使提出上,现在做的最好的幼我认为是幼米。经过时间和场景等因素的分析,每次它都能‘猜到’吾想掀开的柔件,并智能排序在最醒目的位置。而 Mate40 系列声援的‘智感支付’更无疑在 AI 道路上走在了前线,也给了吾们更多的想象空间。

      值得仔细的是,除了手机,NPU 也逐渐行使到平板电脑、笔记本电脑等移动端上。苹果近日发布的 M1 芯片,就拥有 16 核的 NPU,每秒能够实走 11 万亿次运算,将机器学习的速度升迁至 11 倍,这是传统 PC 难以企及和比拟的。

      而搭载 M1 芯片的 MacBook 系列、Mac mini 将带来哪些行使体验上的转折,信任令人憧憬。

      在现在的柔件生态下,移动端 CPU 和 GPU 的升迁,对于用户平时行使来说已经感知不强了。比如一台 iPhone XS 和一台 iPhone 12 相比,在行使的流畅性上几近相反。更添影响用户体验的,是机器学习能力的转折。这也是为什么吾们要关注 NPU 的发展。

      也许再过十年,当 AI 技术发展地更为成熟,‘智能’手机是时候改名为‘聪慧’手机了。

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    作者:admin  发布时间:2020-11-18  点击数:

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