该参考设计使用一颗图像传感器在莱迪思低功耗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。