【摘 要】
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如今,人脸识别是计算机视觉领域与机器学习等的研究热点,在社区管理,公安,民生行业等领域有着广阔的应用。作为人脸识别关键的环节,人脸检测直接影响着人脸识别的结果,研究意义深远。MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一个能同时处理人脸检测与对齐的卷积神经网络模型。相比其他人脸检测神经网络模型,MTCNN能够接受任意大小的输入图像,检测精度高
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如今,人脸识别是计算机视觉领域与机器学习等的研究热点,在社区管理,公安,民生行业等领域有着广阔的应用。作为人脸识别关键的环节,人脸检测直接影响着人脸识别的结果,研究意义深远。MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一个能同时处理人脸检测与对齐的卷积神经网络模型。相比其他人脸检测神经网络模型,MTCNN能够接受任意大小的输入图像,检测精度高,还能对人脸关键点进行捕捉。目前神经网络模型多基于GPU或CPU实现,体积大、功耗与成本高,而FPGA有着高灵活性、小风险、低成本的特点。因此,在满足实际人脸检测系统的体积,检测范围,适应性等要求下,本文选用Zynq-7020 FPGA实现基于MTCNN的人脸检测。本文主要工作包括:（1）研究MTCNN模型,并根据MTCNN模型三个网络的特点,分配合理的软硬件任务。提取与统计分析MTCNN模型参数,综合考虑片上处理与量化损失等原因,选择FP32的实现方案。（2）采用Xilinx HLS工具设计用于FP32卷积神经网络的硬件加速器,可进行步长为1的1×1、2×2、3×3的卷积,步长为2的2×2、3×3的最大池化,PRe LU激活,复用卷积设计实现全连接。利用特征图与权重的突发传输加速数据加载,采用分块缓存,设计流水化等策略加速网络计算。（3）搭建基于Zynq-7020 FPGA的Linux系统,编写C++程序,以拍照或NFS服务等方式获取图像,调用硬件加速器,软硬件协同完成MTCNN的前向推理,实现人脸检测与关键点抓取。（4）利用片内逻辑分析IP对硬件加速器进行波形分析和调试软件,使用FDDB人脸检测集生成ROC曲线与基于Caffe的原模型进行对比。本文设计对比原模型,召回率虽有所下降,但满足实际使用。在输入640×480图像,检测最小人脸大小为60×60时,单个人脸检测速度约为1.25fps,相比PS端,速度大约提高了74倍。片上功率约为2.34W,资源消耗少于同类型设计。
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