北理工通信课题组辛喆同学在本科毕业设计《基于嵌入式系统的步态识别的研究》中，成功将深度步态识别算法GaitSet移植到全志V853开发板上。本研究在CASIA-B数据集上进行测试，正常行走状态下该系统的步态识别准确率达到了94.9%，背包行走和穿外套行走条件下识别准确率分别达到了87.9%与71.0%。 步态识别作为一种新兴的生物识别方式，相比于人脸识别、指纹识别等方式，具有易于适应环境、无

V853支持最高1T NPU算力，在进行NPU相关开发前，需要先配置NPU开发环境。 Linux系统准备 NPU开发环境依赖于Linux系统，需要先准备 Linux 开发环境。 经测试NPU 工具支持下列 Linux 发行版： Ubuntu 20.04 其他部分 Linux 发行版理论上也可以支持安装部署，但此处未作验证。 本文演示所使用的操作系统为 Ubuntu 20.04.4 LT

1.前言 V853 芯片内置一颗 NPU核，其处理性能为最大 1 TOPS 并有 128KB 内部高速缓存用于高速数据交换，支持 OpenCL、OpenVX、android NN 与 ONNX 的 API 调用，同时也支持导入大量常用的深度学习模型。本章提供一个例程，展示如何使用V853芯片中的NPU部分进行人形检测和人脸识别。 资源包（含有应用程序、模型和yuvplayer软件包等文件）：s