人脸识别

莱迪思sensAI参考设计

该参考设计使用一颗图像传感器在莱迪思低功耗ECP5 FPGA上实现了基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别应用。训练过程是在GPU上完成的,可以让CNN准确地检测人脸上的点,从而检测和分辨出人脸差异。该设计可用于检测其他目标,只需修改训练数据库即可。

该设计通过硬件实现,包括SPI、DDR存储器接口模块、图像信号处理引擎、8个CNN加速引擎和计数与标记叠加引擎来显示注册和识别的结果。该设计专为ECP5 85K LUT FPGA进行了优化。

该设计在FPGA上部署后,用户可以在注册阶段通过提取和存储256个16位值(代表不同的面部特征)来注册其面部信息。在识别阶段,注册人员站在设备面前时,将提取其256个16位值并将之与存储的数值列表进行比较验证。

特性

  • 类似VGG8的网络——8个(卷积、批标准化)层+4个池化层+1个全连接层
  • 采用了约100万张图像对神经网络进行训练,包括针对各种环境下的识别增强
  • 使用90 x 90 RGB输入,以每秒2帧的速度运行
  • ECP5总功耗仅为850 mW

跳转到

框图

文档

快速参考
技术资源
标题 编号 版本 日期 格式 文件大小
ECP5 Face Identification Quick Start Guide
FPGA-AN-02010 1.0 11/1/2019 PDF 1.3 MB
标题 编号 版本 日期 格式 文件大小
Human Face Identification Using CNN Accelerator IP - Documentation
FPGA-RD-02062 1.0 9/9/2019 PDF 4.8 MB
Human Face Identification Using CNN Accelerator IP - Project Files
1.0 9/9/2019 ZIP 147.3 MB


Like most websites, we use cookies and similar technologies to enhance your user experience. We also allow third parties to place cookies on our website. By continuing to use this website you consent to the use of cookies as described in our Cookie Policy.