人工智慧議題在近幾年來竄起，以及類神經網路的快速發展，使得我們的生活逐漸加入了類神經網路的應用，例如：股價預測、語音辨識、人臉辨識，尤其在APPLE公司推出了加入臉部辨識的手機機型後，帶給人們更多的便利性，也讓人臉辨識議題得到更多的關注。
然而裝載在行動裝置上勢必需要低功率且不能使用太多的硬體資源，因此本論文的研究目的是設計低面積電路於FPGA上實作人臉辨識。不過利於圖像辨識的摺積神經網路是利用浮點數做運算，這會造成硬體的消耗資源上升，為此本論文使用二元化類神經網路來實現人臉辨識，藉由量化模型的方式下降硬體面積，二元化類神經網路相較於摺積神經網路辨識率是較低的，於是本論文捨棄使用量化活化函數只保留量化參數，簡稱BWNN(Binarized Weights Neural Networks)，以此可以達到與摺積神經網路相匹敵的辨識效能。
本論文亦設計Partial output架構，此能更加降低硬體的消耗資源，依實驗結果顯示，本論文能兼具低面積、低消耗功率且又有著高辨識率的優點，因此可以在更小的晶片上實現人臉辨識系統，使得在生活中能更被廣泛應用。

一、中文文獻
鄭博文, “基於嵌入式系統的深度學習應用之研究—以人臉辨識為例, ” 國立台灣師範大學, 2019.
謝斯宇, “基於臉部偵測及CNN模型之硬體臉部辨識系統, ”國立台灣師範大學, 2019.

二、英文文獻
Baoyuan Liu, Min Wang, Hassan Foroosh, Marshall Tappen, Marianna Pensky. Sparse convolutional neural networks,” 2015.
Matthieu Courbariaux, Itay Hubara, Daniel Soudry, Ran El-Yaniv, Yoshua Bengio, “Binarized Neural Networks: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1,” 2016.
F. Li, B. Zhang, B. Liu, “Ternary weight networks,” 2016.
Hubara, M. Courbariaux, D. Soudry, R. El-Yaniv, Y. Bengio, “ Quantized neural networks: Training neural networks with low precision weights and activations,” 2016.
Shilin Zhu, Xin Dong, Hao Su, “ BinaryEnsembleNeuralNetwork: MoreBitsperNetworkorMoreNetworksperBit?” 2018.
W. Hwang, Y. Jhang, T. Tai, “ An efficient FPGA-Based architecture for convolutional neural networks, ” 2017.
Shrutika Redkar, “Deep Learning Binary Neural Network on an FPGA,” 2017.
Jeng-Hau Lin, “Binarized Convolutional Neural Networks with Separable Filters for Efficient Hardware Acceleration,” 2017.
itayhubara“Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1. implementation in tensorflow ,” [Online]. Available: https://github.com/itayhubara/BinaryNet.tf. [Accessed Oct. 5, 2018]