[發明專利]基于FPGA的人臉識別數據處理裝置及處理方法

有效

• 申請號: 201811282273.4
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109446996B
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 王付生;王棟
• 申請（專利權）人: 智慧眼科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 長沙智嶸專利代理事務所(普通合伙) 43211
• 代理人: 劉宏

1.一種基于FPGA的人臉識別數據處理裝置，其特征在于，包括：

第一存儲器(301)，用于存儲人臉數據和卷積模板數據；

第二存儲器(302)，用于存儲卷積模板數據；

FPGA芯片(100)，用于分別從所述第一存儲器(301)和第二存儲器(302)中讀取數據并進行深度學習從而提取人臉特征值；

處理器(200)，與所述FPGA芯片(100)連接，用于將提取出的人臉特征值與預存的人臉數據庫進行比對以完成人臉識別；

所述FPGA芯片(100)搭載有卷積神經網絡模型，用于對讀取的數據進行運算，并將運算的中間計算結果存儲至所述第一存儲器(301)中；

所述FPGA芯片(100)包括：緩存輸入模塊(10)、提頻模塊(20)、計算模塊(30)、降頻模塊(40)及緩存輸出模塊(50)；

所述緩存輸入模塊(10)用于緩存從所述第一存儲器(301)讀取的人臉數據及從第二存儲器(302)中讀取的卷積模板數據；

所述提頻模塊(20)用于將所述緩存輸入模塊(10)存儲的數據輸入所述計算模塊(30)，并提升輸入數據的時鐘頻率；

所述計算模塊(30)用于對提頻模塊(20)輸入的數據進行卷積和/或池化計算，并得到中間計算結果；

所述降頻模塊(40)用于輸出中間計算結果，并降低輸出數據的時鐘頻率；

所述緩存輸出模塊(50)用于緩存輸出的中間計算結果，并將中間計算結果緩存至所述第一存儲器(301)；

所述FPGA芯片還包括控制模塊(60)，所述控制模塊(60)連接所述緩存輸入模塊(10)及所述緩存輸出模塊(50)，所述控制模塊(60)用于控制卷積神經網絡前M層的中間計算結果存儲至所述第一存儲器(301)中，卷積神經網絡后N層中間計算結果存儲至所述緩存輸入模塊(10)。

2.根據權利要求1所述的基于FPGA的人臉識別數據處理裝置，其特征在于，

所述緩存輸入模塊(10)包括：第一緩存輸入單元、第二緩存輸入單元及第三緩存輸入單元；所述第一緩存輸入單元和所述第二緩存輸入單元為乒乓緩存結構，用于交替讀取人臉數據；所述第三緩存輸入單元用于讀取卷積模板數據；

所述緩存輸出模塊(50)包括：第一緩存輸出單元和第二緩存輸出單元，所述第一緩存輸出單元和第二緩存輸出單元為乒乓存儲結構，用于交替輸出中間計算結果。

3.根據權利要求2所述的基于FPGA的人臉識別數據處理裝置，其特征在于，

所述提頻模塊(20)包括：第一FIFO緩存器及第二FIFO緩存器，所述第一FIFO緩存器分別與所述第一緩存輸入單元和第二緩存輸入單元連接；所述第二FIFO緩存器與所述第三緩存輸入單元連接；

所述降頻模塊包括：第三FIFO緩存器，所述第三FIFO緩存器分別與所述第一緩存輸出單元和第二緩存輸出單元連接。

4.一種基于FPGA的人臉識別數據處理方法，運用于上述權利要求1至3任一項所述的數據處理裝置中，其特征在于，該方法包括以下步驟：

S100：從第一存儲器(301)中讀取人臉數據緩存到緩存輸入模塊(10)，且同時從第一存儲器(301)、第二存儲器(302)中讀取卷積模板數據并緩存至緩存輸入模塊(10)；

S200：利用卷積神經網絡模型對緩存輸入模塊(10)輸入的人臉數據和卷積模板數據進行計算，并得到中間計算結果；

S300：將中間計算結果輸出至緩存輸出模塊(50)，并保存至所述第一存儲器(301)以供下次計算使用；

S400：重復上述步驟直至提取出人臉特征值；及

S500：將提取出的人臉特征值與預存的人臉數據庫進行比對以完成人臉識別；

所述步驟S300還包括：將卷積神經網絡計算的前面M層的中間計算結果保存至所述第一存儲器(301)以供下次使用；

將卷積神經網絡計算的后N層的中間計算結果保存至所述緩存輸入模塊(10)供下次使用。