以二進制類神經網路為基礎的臉部驗證硬體架構之研究
| dc.contributor | 黃文吉 | zh_TW |
| dc.contributor | Hwang, Wen-Jyi | en_US |
| dc.contributor.author | 徐雅盈 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Hsu, Ya-Ying | en_US |
| dc.date.accessioned | 2020-10-19T06:59:27Z | |
| dc.date.available | 2021-08-25 | |
| dc.date.available | 2020-10-19T06:59:27Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | 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。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | none | en_US |
| dc.description.sponsorship | 資訊工程學系 | zh_TW |
| dc.identifier | G060747023S | |
| dc.identifier.uri | http://etds.lib.ntnu.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dstdcdr&s=id=%22G060747023S%22.&%22.id.& | |
| dc.identifier.uri | http://rportal.lib.ntnu.edu.tw:80/handle/20.500.12235/111732 | |
| dc.language | 中文 | |
| dc.subject | 類神經網路 | zh_TW |
| dc.subject | 邊緣計算 | zh_TW |
| dc.subject | 人臉辨識 | zh_TW |
| dc.subject | 暹羅神經網絡 | zh_TW |
| dc.subject | 二進制類神經網路 | zh_TW |
| dc.subject | 現場可程式化邏輯閘陣列 | zh_TW |
| dc.subject | none | en_US |
| dc.title | 以二進制類神經網路為基礎的臉部驗證硬體架構之研究 | zh_TW |
| dc.title | Hardware Architecture of Binary Neural Networks for Face Authentication | en_US |