补充内容： InsightFace简述： InsightFace 是一个开源的人脸识别算法，用于人脸检测、定位、对齐和特征提取并识别，具备高精度和高性能的特点。使用5个特征点进行人脸检测，这使得它在资源消耗上相对较低，适合在嵌入式系统上部署。 部署实现思路： 1. 首先就是选择合适的模型，下载现成的预训练好的开源模型，可以直接使用或者对使用自己的数据二次训练。 2. 接着就是RKNN Toolkit，将 InsightFace 的 PyTorch 或 MXNet 模型转换为 RV1106 可运行的 RKNN 模型 3. 搭建开发环境，确保 RV1106 开发板可以使用常用的一些库，如 Python、OpenCV、pytorch等。确保pytorch的版本大于1.6或者3.x。 4. 用 InsightFace 的人脸检测算法如RetinaFace、SCRFD等方法检测视频流中的所有人脸，并对检测到的人脸进行对齐，支持的方法有SDUNets、SimpleRegression，最后就是用人脸识别模型输出特征，并于保存的人脸数据比对，判断人脸数据是否通过验证。

个人信息已确认，领取板卡，可继续完成任务。

补充内容： InsightFace简述： InsightFace 是一个开源的人脸识别算法，用于人脸检测、对齐和特征提取，具备高精度和高性能的特点。InsightFace 支持2D和3D人脸分析，并在多个基准测试中达到了先进的性能。使用5个特征点进行人脸检测，这使得它在资源消耗上相对较低，适合在嵌入式系统上部署。 部署实现思路： 1. 选择合适的模型：根据 RV1106 的计算能力和 NPU 兼容性选择轻量化的模型。 2. 模型转换：使用 Rockchip 提供的工具链（如 RKNN Toolkit），将 InsightFace 的 PyTorch 或 MXNet 模型转换为 RV1106 可运行的 RKNN 模型 3. 开发环境搭建：确保 RV1106 开发板已经安装了必要的依赖，如 Python、OpenCV、NumPy 等。 4. 人脸检测与对齐：利用 InsightFace 的人脸检测算法检测视频流中的所有人脸，并对检测到的人脸进行对齐。 5. 结果展示：将识别结果和轨迹追踪信息实时展示在界面上，或者通过其他方式输出。

申请理由： 对InsightFace人脸识别项目非常感兴趣。同时对于luckyfox提供的开发板，我也被他的小尺寸十分吸引。我觉得不仅仅是用来用来人脸识别，这块开发板还可以用在其他各行各业。我再硕士期间学习过深度学习和python，一直都是研究模型的训练评估，但是没有部署的经验，希望借此机会，对深度学习有进一步认识。 打算部署的应用： 我计划在RV1106 Linux开发板上部署一个智能门禁系统，该系统能够实时识别进入人员的身份，并根据预设的权限控制门的开启。