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采用现场可编程门电路(FPGA)和中央处理器相结合的异构计算技术,解决人脸检测和识别计算加速问题。基于并发和流水线的方法加速Viola-Jones人脸检测算法,提高了数据吞吐量,增加了级联分类器的并行度;通过并发卷积操作和流水线特征图加速了卷积神经网络计算过程。实验结果表明,硬件平台较软件平台实现了2.9倍的加速比。