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    以二進制類神經網路為基礎的臉部驗證硬體架構之研究
    (2020) 徐雅盈; Hsu, Ya-Ying
    在近幾年來,人工智慧技術越來越蓬勃發展,應用領域也相當廣泛,不管商業、娛樂、醫學等都能看見其身影,與人類的生活產生密不可分的連結。其中類神經網路的發展最廣為注目,而影像辨識正是最受歡迎的應用。尤其人臉辨識是近年來的研究熱潮。 而人臉辨識通常是以CNN實現,因其辨識方式為分類法,會將未知人臉判別成已知人臉的其中之一。還有為了使人臉辨識系統符合邊緣計算,需在本地設備當中加入嵌入式系統,先行在本地設備收集與分析資料。但因為邊緣計算是具備低成本的設備,計算能力與儲存容量會受限制,故希望能夠找到降低功率以及降低面積的方法進行陌生人臉辨識。 根據以上所敘述的困難,本論文選擇使用Siamese Neural Network來實現陌生人臉辨識,以及整合二進制類神經網路(BNN),將權重二元化之後,便能減少參數量、降低所佔的硬體電路面積。還有因為FPGA具有靈活性,研究者可以根據實際應用上的不同需求,來建構所需的硬體模組,所以選擇以FPGA來實現陌生人臉辨識系統。

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