A Construction Kit for Efficient Low Power Neural Network Accelerator Designs

Implementing embedded neural network processing at the edge requires efficient hardware acceleration that couples high computational performance with low power consumption. Driven by the rapid evolution of network architectures and their algorithmic features, accelerator designs are constantly updated and improved. To evaluate and compare hardware design choices, designers can refer to a myriad of accelerator implementations in the literature. Surveys provide an overview of these works but are often limited to system-level and benchmark-specific performance metrics, making it difficult to quantitatively compare the individual effect of each utilized optimization technique. This complicates the evaluation of optimizations for new accelerator designs, slowing-down the research progress. This work provides a survey of neural network accelerator optimization approaches that have been used in recent works and reports their individual effects on edge processing performance. It presents the list of optimizations and their quantitative effects as a construction kit, allowing to assess the design choices for each building block separately. Reported optimizations range from up to 10'000x memory savings to 33x energy reductions, providing chip designers an overview of design choices for implementing efficient low power neural network accelerators

Método de extracción de rasgos faciales para la autenticación de personas

"Dentro de la visión por computadora, existen diferentes áreas de investigación, como: identificación, reconocimiento y autenticación. Actualmente, la autenticación de personas se ha convertido en una forma de mantener la seguridad en diferentes ámbitos. Existen diversas maneras de autenticar personas, como utilizando su voz, huella dactilar, rasgos faciales o su iris. En los últimos años, se han desarrollado un sin fin de algoritmos de seguridad capaces de autenticar personas a través de sus rasgos faciales, pero estos algoritmos o sistemas de seguridad, tienen un buen rendimiento bajo ciertas circunstancias, como que la persona esté de frente a la cámara de vigilancia, que haya una buena iluminación o que se cuente con una buena cámara. Tomando en cuenta las especificaciones de los sistemas existentes y sus pequeñas ineficiencias, en este trabajo se presenta el diseño de un método de extracción de rasgos faciales, el cual, por sus características y precisión, servirá para el proceso de autenticación de personas. Este método fue diseñado, tratando de abordar las características de los algoritmos existentes y que, además, como aportación, abarque la opción de que la persona sea autenticada no solo cuando esté de frente a la cámara, sino también estando de perfil"