基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別及硬件實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人臉識別技術(shù)廣泛的應(yīng)用于如公共安全，公安、司法和刑偵，信息安全和門禁系統(tǒng)等各種領(lǐng)域，比如公安領(lǐng)域需要在系統(tǒng)人臉庫中找出罪犯的相關(guān)信息，或在門禁系統(tǒng)中快速識別和匹配相關(guān)人員的身份信息。人臉作為穩(wěn)定的、直觀的、辨識度高的生物特性受到研究者愈來愈多的重視。
　　本文對識別人數(shù)較小場合下的人臉識別進(jìn)行研究，分析了各類人臉識別算法及優(yōu)缺點(diǎn)后選擇深度學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人臉識別。首先介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

2、相關(guān)原理，然后分析了經(jīng)典激活函數(shù)的特性。研究表明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)擁有大量的冗余度，選擇雙曲正切（tanh）作為激活函數(shù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元激活數(shù)目太多，而修正線性單元（ReLU）激活函數(shù)雖然擁有稀疏激活特性，但是由于本文根據(jù)識別人數(shù)的限定設(shè)計(jì)出的網(wǎng)絡(luò)卷積層層數(shù)為4，ReLU激活函數(shù)響應(yīng)邊為線性的特性在網(wǎng)絡(luò)較小的情況下對數(shù)據(jù)擬合效果很差。本文綜合兩個(gè)激活函數(shù)的特性提出一種新的激活函數(shù)（newfuc），該激活函數(shù)具有一定程度的稀疏激活特性和非

3、線性響應(yīng)特征。在本文實(shí)驗(yàn)中對ORL人臉庫、FERET人臉庫和Yalefaces人臉庫訓(xùn)練結(jié)果表示，在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)冗余度高的情況下，該激活函數(shù)比原激活函數(shù)具有更高的識別率，而且由于引入稀疏性，減輕了原網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的冗余度和算法的計(jì)算復(fù)雜度。
　　由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的并行性，硬件實(shí)現(xiàn)方式能夠通過增加硬件資源，同時(shí)進(jìn)行多個(gè)運(yùn)算單元的計(jì)算，加速其計(jì)算過程。本文詳細(xì)設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法的硬件模塊，首先將整個(gè)算法主要?jiǎng)澐譃榭刂颇K、