【摘 要】
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本文将基于卷积神经网络的人脸识别与边缘计算技术相结合，设计了一种用于人脸识别的基于CNN的FPGA系统。采用并行流水线设计方法设计了padding模块、卷积模块、采样模块、全连接模块和输出模块，在实现过程中探究了算法在硬件上的实现过程、各个模块之间的并行性和资源使用及性能。对各模块用Verilog语言进行RTL级描述，并进行仿真、综合。最后在FPGA开发板上进行仿真验证，证明了设计算法在硬件实现方
【基金项目】
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天津市大学生创新创业训练项目（202110058063）；
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本文将基于卷积神经网络的人脸识别与边缘计算技术相结合，设计了一种用于人脸识别的基于CNN的FPGA系统。采用并行流水线设计方法设计了padding模块、卷积模块、采样模块、全连接模块和输出模块，在实现过程中探究了算法在硬件上的实现过程、各个模块之间的并行性和资源使用及性能。对各模块用Verilog语言进行RTL级描述，并进行仿真、综合。最后在FPGA开发板上进行仿真验证，证明了设计算法在硬件实现方面的正确性和可行性。
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