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A7-基于国产操作系统SylixOS的人脸识别应用开发

时间:2022-04-06        来 源:中国软件杯

 第十一届中国软件杯大赛--A组赛题 

赛题名称:基于国产操作系统SylixOS的人脸识别应用开发

组类:A组( 本科、研究生、高职)

出题企业:南京翼辉信息技术有限公司

答疑老师:陈老师  答疑QQ群2:839586808

邮箱:chenhongbang@acoinfo.com (请在邮件标题中标注【中国软件杯】)

申请翼辉集成开发工具IDE license 请发送邮件到 568735108@qq.com (申请人必须是在大赛系统中已报名的团队,目前大赛报名系统尚未开放,想选报此赛题的团队可以按要求先发送表格至邮箱,组委会将在报名系统开放后进行信息核对。大赛报名系统将于近期开放,请留意“官网-新闻动态”通知)

邮件请附件发送填好的表格 申请翼辉IDE license2022.xlsx  (一台PC需要使用一个license,请填写所有申请人的信息)

请在邮件标题中标注【中国软件杯-申请翼辉IDE license】,组委会将在工作日内回复

线上赛题解析直播回放:https://wx.vzan.com/live/tvchat-1530467645?shauid=undefined&vprid=0&v=1652958190475

赛题简介:介绍整个赛题的实现目标、实用价值、涉及技术和整体要求

随着云计算、大数据、机器学习和深度学习等技术的突破发展,AI在各行各业已开始广泛应用。在生产生活中,越来越多的产品支持通过人脸识别来进行鉴权认证和支持相关功能,如刷脸支付、刷脸登录、人脸门禁、寻人或疑犯搜索等。

SylixOS作为优秀的国产操作系统,已支持丰富的人工智能框架,商业产品已选用ncnn。SylixOS还支持OpenCV和Qt,因此,在SylixOS上开发一款AI应用非常方便和高效。

ncnn是一个为嵌入式设备极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn是腾讯开源的人工智能框架, ncnn已应用到QQ、微信、微视、京东、支付宝、爱奇艺、美颜相机、快手短视频等上百款APP,选用 ncnn 作为手机CNN推断库,实现包括人脸检测跟踪、人脸配准、人脸识别、人体检测跟踪、人体姿态估计、图像分类、图像美化、目标分割、风格画生成、物体检测、文本检测和识别等 AI 场景应用。

本赛题要求参赛者完成一款人脸识别应用开发,可选择自己熟悉的人工智能训练框架,Microsoft Cognitive Toolkit,PyTorch ,TensorFlow和 Caffe2 均已支持ONNX(Open Neural Network Exchange)标准,ONNX是一个用于表示深度学习模型的标准,ONNX文件可转换为ncnn模型。

赛题业务场景:描述赛题相关的真实企业业务背景。从真实场景中,适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景

以实现一个人脸门禁系统开发为例来介绍一下SylixOS应用的开发流程。

1、在普通PC上安装SylixOS,插上USB摄像头;

2、训练人脸模型,将模型文件转换为ncnn模型;

3、根据需求进行需求分析和系统设计,技术方案可选择Qt + ncnn,也可以选择Qt + ncnn + OpenCV;

4、编码实现系统功能,测试验证、打包部署;

5、录入人脸,运行系统。

基本功能要求

1、使用开源数据集完成人脸识别模型的训练,并将模型文件转换为ncnn模型;

2、完成基于SylixOS上一种人脸识别应用的开发,作品是可运行的软件系统;

3、软件可以设置识别结果输出的置信度。

非功能性要求

1、系统运行顺畅无卡顿,无闪退等严重错误;

2、UI界面美观、逻辑合理、交互友好;

3、软件系统中人工智能应用性能好,识别准确率高;

4、鼓励应用GPU加速或其他硬件提升性能;

5、在人脸识别过程中,增加一些防伪造技术;

6、文档应详细阐述所使用的技术算法,以及实现思路。

实现条件:开发环境、实验平台、开发语言、数据库、编译器、涉及硬件等实现条件

软件环境

1、开发语言C/C++、Qt;

2、操作系统:SylixOS(国产)、Windows、Linux;

3、ncnn人工智能框架,翼辉提供libncnn.a和Demo;

4、翼辉RealEvo-IDE(国产),可免费申请,安装于Windows;

5、SylixOS 安装介质RealEvo-SylixOS-Installer.zip ,安装在PC机(选择X86)

https://pan.baidu.com/s/1sApaFe6Ue8d1ImSiV8YK7Q 密码:6axi

6、其他软件可按需选择。

测试数据或平台:提供给参赛者的测试环境和测试数据

提供一种训练数据集,参赛者可选择其他数据集。

LFW dataset链接:

https://pan.baidu.com/share/init?surl=xSEsv1_kdY0zUJC4TLqtjw

密码: tia0

 

测试数据集(建议完成任2项测试):

1、LFW dataset(同上), 建议准确率大于99%以上

2、CFP-FP dataset , 建议准确率大于96%以上

http://www.cfpw.io/cfp-dataset.zip

3、AgeDB-30 dataset , 建议准确率大于92%以上

https://pan.baidu.com/s/1fxmZUPUcDQDubqfImK1aYw

密码:ibz6

开发所需设备及设备指标需求说明

作品运行的PC硬件环境建议配置:

1、CPU i5/i7

2、内存8GB以上

3、硬盘500GB,SSD

4、GPU

5、USB摄像头

文档及其他要求

1、算法描述文档

2、软件设计文档

3、安装部署文档

4、用户操作手册

各评分项及大致占比

1、功能完整(30%)

作品是满足特定场景功能的应用,功能完整,可独立运行,无需配置或少许配置。

2、识别准确率和性能,支持面部部分遮挡和图片质量低识别(40%)

识别准确率高;

识别速度快、误检率低;

(以下为可选,完成加分)

支持口罩、眼镜、头盔等部分遮挡的识别;

支持分辨率低、模糊、噪声大等低质量图片识别。

3、创新创意和实用价值(20%)

特性新颖,设计巧妙,具备一定的创新性。能解决实际问题,有推广应用价值。。

4、系统稳定性和可用性(10%)

系统运行稳定,不存在内存泄露、异常退出等影响使用的问题。

系统易于操作和使用,信息提示、反馈准确,操作简单。

5、代码规范和文档完备(10%)

 代码编写规范,可读性强,程序注释有效,系统文档完整。

初赛作品提交要求

1、软件所有实现源代码(包括模型训练);

2、依赖的第三方库

3、可执行程序和相关文档(见上文“文档及其他要求”)

4、实现思路说明PPT

5、演示视频(7分钟之内)

【参赛团队作品中团队自主开发部分的软件作品著作权归参赛团队所有,其中具有市场应用及拓展的优秀作品,出题企业具有优先权,可以优先合作开发或者优先购买。另如基于该作品的任何合作升级开发、市场拓展等活动,以及在这一过程中所获得的任何商业费用,出题企业应与参赛团队协商解决。】


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主办单位

工业和信息化部

教育部

江苏省人民政府

承办单位

中国电子信息产业发展研究院

江苏省工业和信息化厅

江苏省教育厅

教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会

信息技术新工科产学研联盟

南京航空航天大学

执行单位

中国信息化周报

中国(南京)软件谷

江苏软件产业人才发展基金会

南京市软件和信息服务集群发展促进机构

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