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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
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摘要
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。
參考文獻
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延伸閱讀
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