基于FPGA和卷积神经网络的人脸识别系统

范世朝; 郑国强; 孙国庆; 韩旭

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基于FPGA和卷积神经网络的人脸识别系统

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为了解决传统利用FPGA实现基于卷积神经网络的人脸识别系统复杂度高,不利于软件开发者开发的问题,本文以PYNQ-Z2开发板为核心,提出一种利用HLS高层次综合搭建基于卷积神经网络的人脸识别系统的方法。在HLS编写卷积层和池化层的c语言代码,会自动综合成Verilog语言,并生成相应的IP核,之后在VIVADO开发工具中进行block design设计生成对应的bit文件,将其封装成Overlay,并通过网络服务器Jupyter notebook上传到开发板,就可以在顶层利用Python使用IP核,实现人脸识别系统。最后,通过test bench对生成的卷积层和池化层进行仿真测试,测试结果表明:该方法具有有效性,实现方便,资源占用率较低。

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来源
《电子元器件与信息技术》 |2021年第5期|98-99|共2页
作者
范世朝; 郑国强; 孙国庆; 韩旭;
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作者单位

河南科技大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
FPGA; 卷积神经网络; HLS; IP核; Python;

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