Какой минимальный по шкале стоимости микроконтроллер потянет распознавание лица?
А именно сначала нужно запомнить лицо владельца, а потом сравнивать с запомненным и выдать результат да или нет.

A11 Bionic ?

Вопрос слишком широкий, количественно некорректный совсем. Этой темой занимаются десятки IT компаний. Сегодня это и тема видео камер, IR камер, 3D камер, освещения и тд. Распознаваним лица занимаются мат. алгоритмы, также как и задачами каких либо видео верификаций. Разрешающая способность, точность, вероятность и др. параметры должна быть задана для тех DSP которые под это заточены. Также неплохо реализовать алгоритмы можно на FPGA.
Из специализирующихся компаний посмотрите в сторону https://www.ambarella.com/markets/applicati...fndtn-panel0501.

Поставлю задачу более конкретно. Нужно найти минимальный контроллер, который потянет алгоритм позволяющий распознать лицо владельца(сохраненное в памяти) из видео потока, в котором площадь лица занимает не менее 10% кадра.
Разрешение кадров настолько минимально насколько необходимо для определения лицо владельца или нет с точностью 95%.

Потянет хоть любой контроллер, лишь бы памяти программы хватило (и то решается внешней). Но вопрос ведь еще в том где хранятся исходные данные, время нахождения результата и много, много еще чего...

Нормально не потянет никакой.
Даже мой S8 на Android 8 с вероятностью где-то 50 на 50 либо распознает либо нет.

А причем здесь контроллер? Вы найдите вначале алгоритм, а потом и контроллер подбирать надо.

Дык в этом проблема, алгоритмы распознавания лица по сохранённой векторной маске - не умещаются в обычный контролёр чисто физически.
Хотя их и можно утрамбовать - мало кто этим начнёт заниматься. С момента когда эти алгоритмы уже стали выдавать вменяемые данные - в них было внесено огромное количество дублирующего кода. Те самые полупустые библиотеки, фреймворки, куски кода на разных языках и наречиях и так далее. Вполне безобидная операция сложения может занимать килобайты кода - проверки на условия и ограничения под всеми углами. И такая фигня на каждой странице кода.

Удачи самоубийце, я пас.

Обзор на Хабре, в комментах советуют OpenCV https://habr.com/company/synesis/blog/238129/
Реализация на Ардуино на базе OpenCV http://cxem.net/arduino/arduino27.php
Дипломная работа на ATMega238 на базе OpenCV https://sibsutis.ru/upload/2ae/%D0%9F%D0%972.docx

Ну и все, берете проект на ATMega328, анализируете и упихиваете проект в меньшую модель.
Так и найдете минимально возможный вариант.

Не вводите людей в заблуждение! ATMega в этих проектах используется только для управления сервоприводом. Распознаванием занимается ПК.

Ой и впрямь посмеялся отдуши, распознование на меге

Мало того, так комп там только само лицо определяет, а не сравнивает для опознания с оригиналом...

ЗЫ. Правильно ли понял, но для таких вещей нужен движок нейронной сети и ее обучение, куча процессорной мощности или исполькование облаков инет-гигантов...

Сообщение отредактировал mantech - Jun 26 2018, 08:14

Обучение это одно, т.е. как-раз мощные компьютеры, гигантское количество обучающего материала и т.д.
А когда обученная сеть готова - вычислитель может быть на порядки проще. Тут уже встает вопрос - как быстро и много надо распознавать.
Может быть у автора идёт 1 кадр в секунду

Недавно тут пробегало: https://electronix.ru/forum/index.php?showt...&hl=orlando

Китайский OPPO F7, например, разблокируется "узнавая" вас, и что, если не попасть в облако, то и не позвонить будет?

Что выдает в вас полного дилетанта. Смеяться над тем что мега может распознавать может только человек,
который всерьез допускает такую возможность. Потому что для спецов это тупая шутка.
Мега безусловно не может распознавать, но мега в состоянии отправить запрос движку в облаках,
и получить ответ. Собственно это я и предположил, когда запостил ссылки, не вникая в смысл.