EagleEye是一个利用移动设备进行人脸识别的系统，在多人环境下，低像素的输入仍能够保持正确性
这里关注的点分为两个部分:
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Content Adaptive pipeline selection
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Spatial Independence and Parallelism
内容自适应的流程选择(Content Adaptive pipeline selection)
这项技巧用于优化复杂的多DNN人脸识别pipeline的执行，并且还能保持高的正确率
包含两个部分：
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基于边缘的背景过滤
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多样-自适应的脸部识别
基于边缘的背景过滤
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image.gif
首先检测图片的边缘，将那些边缘密度较低的块移除，然后在剩下的内容中进行人脸识别，可以简单使用各类传统的滤波器
多样自适应的脸部识别如下图所示
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本质上就是跟据识别的难以程度，执行不同的识别流程
空域独立性以及并行化(Spatial Independence and Parallelism)
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这个并行化其实就根据之前内容自适应的结果，即把一张图片中的需要识别的部分划分，然后根据识别难度进行分类，根据不同的识别难度，分发给不同的处理单元进行处理
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