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    基於臉部偵測及CNN模型之硬體臉部辨識系統
    (2019) 謝斯宇; Xie, Si-Yu
    本論文透過FPGA(Field Programmable Gate Array)的特性,如運算速度快、功率消耗低以及可攜性高等,來實現基於簡單CNN Model LeNet-5的人臉即時辨識系統。 LeNet-5是簡單的CNN Model,對於複雜背景的影像有著極低的辨識率,為了改善其缺點,有兩種作法。第一,使用較為複雜的CNN Model如VGG-Net16等,第二,新增額外的前處理人臉偵測方式來改善。 如果使用較為複雜的CNN,在現有基於複雜的CNN電路絕大多數是使用PE (Process Element)Array的架構,每層電路共享相同的運算單元,而這種方法會造成一些問題,硬體資源消耗高、硬體設計複雜以及Latency長等問題。所以本論文是使用較為簡單的CNN來設計電路,根據軟體模型不同層的特性去做不同的設計,藉由改善電路的架構,使得每一層電路部分重疊的方式,提升電路平行計算的能力,進而提高電路的運算速度。 本論文使用簡單的CNN電路搭配人臉偵測的方式,來實現即時人臉辨識系統,不僅辨識率足以跟複雜的CNN匹敵之外,更重要的是我們只需花成本低的硬體規格就能實現實際的應用,如手機上的APP人臉解鎖功能以及家庭人臉辨識等應用,符合普及計算(Pervasive Computing)的概念。

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