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研究生： 鄭博文
Cheng, Po-Wen
論文名稱： 基於嵌入式系統的深度學習應用之研究—以人臉辨識為例
Deep Learning Applications Based on Embedded Systems — Face Recognition as an Example
指導教授： 黃文吉
Hwang, Wen-Jyi
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 資訊工程學系
Department of Computer Science and Information Engineering
論文出版年： 2019
畢業學年度： 107
語文別： 中文
論文頁數： 50
中文關鍵詞： 嵌入式系統 、深度學習 、人臉辨識
英文關鍵詞： LeNet-5, Raspberry Pi, PYNQ-Z2
DOI URL： http://doi.org/10.6345/NTNU201900568
論文種類： 學術論文
相關次數： 點閱：251  下載：63 
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    • 本論文的目的是開發出基於嵌入式系統的深度學習架構，並以人臉辨識作為主要應用的例子。首先嵌入式平台的選擇為Raspberry Pi與PYNQ-Z2，而在深度學習的架構上，使用較簡單的LeNet-5神經網路模型，並透過臉部偵測的前處理方式降低問題難程度，以利在嵌入式平台上實現LeNet-5的人臉辨識系統。
    而在整合的工具上，以Python為主要的系統整合語言，利用Python的高整合性將深度學習、周邊感測器、設備和FPGA硬體設計整合至嵌入式系統內。並在Raspberry Pi與PYNQ-Z2兩種嵌入式平台以Python完成以下四點功能：影像的拍攝與擷取、臉部偵測、以深度學習實現人臉辨識、結果的顯示，在此之上建立具有標準化且能夠real-time即時回饋的人臉辨識系統。

    摘要 i 目錄 ii 圖目錄 iii 表目錄 iv 演算法目錄 v 第一章 緒論 1 1-1 研究背景 1 1-2 研究困難 2 1-3 研究目的 3 第二章 背景知識介紹 6 2-1 開發平台與函式庫 6 2-2 相機拍攝與結果顯示 8 2-3 臉部偵測 11 2-4 人臉辨識 13 2-5 PYNQ-Z2獨有函式庫 15 第三章 研究方法介紹 19 3-1 Raspberry Pi系統流程 19 3-2 PYNQ-Z2系統流程 – CPU計算 23 3-3 PYNQ-Z2系統流程 – FPGA計算 28 第四章 實驗設計與結果 32 4-1 資料集收集與介紹 32 4-2 臉部偵測對辨識率之影響 35 4-3 訓練集差異對辨識率之影響 39 4-4 三種系統流程之各項效能比較 41 第五章 結論 48 參考文獻 49

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