CPU-FPGA异构平台中基于深度学习的人脸识别方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能技术的快速发展，人脸识别作为一种高效、便捷的生物特征识别技术，已经在身份验证、安全监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

然而，传统的人脸识别方法通常依赖于复杂的人工特征提取，识别精度和效率难以满足日益增长的应用需求。

近年来，深度学习技术的突破为解决这些问题提供了新的思路，基于深度学习的人脸识别方法在识别精度和效率方面都取得了显著提升。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习技术在人脸识别领域取得了显著成果，相关研究成果层出不穷。

同时，cpu-fpga异构计算平台作为一种新兴的计算架构，也受到了学术界和工业界的广泛关注。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是设计并实现cpu-fpga异构平台中基于深度学习的人脸识别方法，具体包括以下几个方面：
1.cpu-fpga异构平台架构设计：研究cpu-fpga异构平台的硬件架构和软件接口，设计高效的数据传输和协同工作机制，为深度学习模型的部署提供高效的硬件平台。

2.基于深度学习的人脸识别算法设计：研究面向异构平台的人脸识别算法，包括人脸检测、人脸对齐、特征提取等关键步骤，并针对fpga平台的特性进行算法优化，提高识别精度和效率。

3.深度学习模型压缩与加速：研究深度学习模型压缩与加速技术，探索模型量化、剪枝等方法在fpga平台上的应用，降低模型计算复杂度和存储需求，提高模型推理速度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与需求分析：查阅国内外相关文献，了解人脸识别技术、深度学习技术、cpu-fpga异构计算平台等领域的最新研究进展，分析人脸识别应用的需求和挑战，为研究方向的确定和方案的设计提供理论依据。

2.cpu-fpga异构平台架构设计：研究cpu-fpga异构平台的硬件架构和软件接口，设计高效的数据传输和协同工作机制，选择合适的fpga开发板和软件工具，搭建实验平台，为后续研究提供硬件和软件基础。

3.基于深度学习的人脸识别算法设计：研究面向异构平台的人脸识别算法，选择合适的人脸检测算法和人脸识别模型，并针对fpga平台的特性进行算法优化，提高识别精度和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.cpu-fpga异构平台人脸识别系统架构设计：针对现有cpu-fpga异构平台人脸识别系统存在的不足，设计一种新型的异构平台架构，优化cpu和fpga之间的数据传输和协同工作机制，提高系统整体性能。

2.面向异构平台的深度学习人脸识别算法优化：针对fpga平台的特性，对现有的深度学习人脸识别算法进行优化，例如采用模型剪枝、量化等方法压缩模型规模，提高模型推理速度；利用fpga的并行计算能力，加速人脸特征提取过程等。

3.实际应用场景的性能优化：针对实际人脸识别应用场景，例如人脸解锁、门禁系统等，对系统进行针对性的优化，提高系统的识别精度、识别速度和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙俊,张凯龙,王刚,等.面向边缘计算的轻量级人脸识别算法综述[j].计算机科学,2022,49(12):123-133.

[2] 刘天亮,马飞,周游原,等.基于fpga的深度学习人脸识别系统设计与实现[j].电子技术应用,2022,48(11):101-105,111.

[3] 张玉玺,李佳俊,田永林,等.基于人脸识别的高校学生课堂考勤系统设计[j].电子技术应用,2022,48(10):178-182.