标题：算法硬件协同设计的人脸识别加速器
作者：王浩 曹姗 徐树公
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：卷积神经网络；人脸识别；现场可编程逻辑门阵列
摘要：近年来，随着卷积神经网络的发展，人脸识别算法的精度不断提升，但是由于卷积神经网络的参数量和计算量特别大，一般的嵌入式设备很难达到实时的人脸识别的效果，因此嵌入式端的人脸识别加速器变得尤为重要。从算法和硬件两个方面设计人脸识别加速器，算法上，对人脸识别网络的结构做了优化，探索更加适合在FPGA加速的卷积神经网络结构，并对卷积核尺寸、特征图尺寸、下采样方式和损失函数进行优化，提出了高精度的轻量型人脸识别网络VIPLiteNet；硬件上，针对特定的优化算法，在现场可编程逻辑门阵列上设计了专用的硬件架构，包括多级流水的高吞吐卷积计算阵列、高带宽的参数缓存器和高效的数据调度模块，并通过层融合方案进一步简化硬件计算。通过算法硬件协同设计的人脸识别加速器，可以在LFW数据集上取得99.05%的识别精度，在赛灵思ZYNQ ZCU102上识别一张人脸仅需1.8ms。