基於臉部偵測及CNN模型之硬體臉部辨識系統

Abstract

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。