【源码】基于Xilinx FPGA加速的面部评分系统

项目简介

本项目名为FaceScore，是一个基于Xilinx FPGA加速的面部识别和评分系统。此项目在国际夏季学校作为案例研究完成，主要目的是展示如何在嵌入式系统中高效部署深度学习应用，借助Xilinx的硬件加速技术，实现快速且高效的面部识别与评分功能。

项目的主要特性和功能

1. 面部检测：借助深度学习模型从视频流里识别出人脸，并输出人脸坐标。
2. 硬件加速：利用Xilinx FPGA对深度学习模型的计算密集型部分（如卷积操作）进行加速。
3. 面部评分：对检测到的人脸进行特征提取，通过图像分类CNN模型进行评分。
4. 整体架构：项目涵盖ARM处理器（用于视频流和图像处理）、面部检测模块、DPU（FPGA上的软核）和面部评分模块。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 环境准备：安装Xilinx提供的开发环境及相关工具链，确保硬件设备支持Xilinx FPGA。 2. 数据预处理：准备训练数据集，将图像大小调整为适应模型输入的尺寸（如32x32像素）。 3. 模型训练：使用提供的脚本训练miniVGGNet模型。 4. 模型转换：把训练好的模型转换为DPU可使用的格式，并进行量化以减小模型大小。 5. 部署：将转换后的模型部署到含有Xilinx FPGA的硬件设备上。 6. 运行测试：在实际硬件上运行测试集来验证系统性能。

注意：具体安装步骤可能因硬件和软件环境的不同而有差异，用户需根据实际情况调整。使用此项目需要一定的深度学习及FPGA编程知识。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】