【摘 要】
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传统的基于模板匹配及统计的人脸识别技术在复杂的环境下,存在误检率高、召回率低的问题,而基于深度学习的人脸识别技术则能够提高检测率,尤其是面对多人脸、多角度的场景时性能大大优于传统方法。但是,深度学习所使用的神经网络模型包含数百万个神经元及神经元间的连接,推理过程达到每秒数亿次操作,需要算力强大的硬件进行支撑,因此在算力和成本受限制的条件下,纯软件的大规模人脸识别模型难以在移动端上满足自动驾驶、视频
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传统的基于模板匹配及统计的人脸识别技术在复杂的环境下,存在误检率高、召回率低的问题,而基于深度学习的人脸识别技术则能够提高检测率,尤其是面对多人脸、多角度的场景时性能大大优于传统方法。但是,深度学习所使用的神经网络模型包含数百万个神经元及神经元间的连接,推理过程达到每秒数亿次操作,需要算力强大的硬件进行支撑,因此在算力和成本受限制的条件下,纯软件的大规模人脸识别模型难以在移动端上满足自动驾驶、视频监控等对实时性敏感的场景需求。本文在人脸识别算法 S3FD（Single Shot Scale-invariant Face Detector）以及移动端处理框架Mobile Net V2的基础上,从精准化、轻量化等方面对整个人脸识别系统进行了优化设计。论文首先重点分析了 S3FD算法中的线性瓶颈结构的可并行性,并采用了卷积窗口内部并行化和输入特征图之间并行化相结合的方案;然后,阐述了卷积神经网络推理加速器的量化过程,并设计了一种改进的量化方式;最后,根据人脸识别模型的线性瓶颈结构及改进的量化方式,提出了人脸识别系统硬件整体架构及软件处理流程,并简化了 CPU交互的控制配置信息。论文采用改进的量化方案,在Mobile Net V2-SFD人脸识别网络进行了仿真和评估,并与现有的Mobile Net V2-SSDLite及Tiny YOLOv3等算法进行了对比分析。仿真结果表明:本文所设计的轻量化多人脸识别系统,在简单、中等和困难样本中的平均精度均达到了设计要求,且在多人脸任务下检测时间及检测准确率均优于多任务卷积神经网络（MTCNN,Multi Task Convolutional Neural Network）。此外,系统的推理速度和资源消耗均优于现有的同类型加速器,尤其是在多人脸任务下,检测时间及检测率均优于多任务卷积神经网络。
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