I. Thiết kế hệ thống
Thiết kế hệ thống là trọng tâm của khóa luận, tập trung vào việc xây dựng một hệ thống tìm kiếm khuôn mặt hiệu quả trên nền tảng FPGA. Hệ thống này kết hợp giữa xử lý hình ảnh và tính toán độ tương đồng cosine để nhận diện khuôn mặt. Mục tiêu chính là tối ưu hóa tốc độ xử lý và giảm thiểu chi phí năng lượng, đặc biệt khi triển khai trên các thiết bị biên như camera. Hệ thống nhúng được thiết kế để xử lý ít nhất 10.000 khuôn mặt, sử dụng công nghệ FPGA để tăng hiệu suất tính toán.
1.1. Kiến trúc hệ thống
Kiến trúc hệ thống bao gồm ba thành phần chính: Server, SoC Kit, và Web Interface. Server đảm nhiệm việc trích xuất và lưu trữ dữ liệu hình ảnh. SoC Kit, bao gồm Linux nhúng trên lõi ARM và FPGA, thực hiện tính toán độ tương đồng cosine. Web Interface nhận dữ liệu từ camera hoặc internet và hiển thị kết quả tìm kiếm. Sự kết hợp này tạo nên một hệ thống hoàn chỉnh, đáp ứng nhu cầu xử lý thời gian thực với chi phí thấp.
1.2. Tối ưu hóa phần cứng
Việc tối ưu hóa phần cứng được thực hiện thông qua việc thiết kế các module tính toán trên FPGA. Các module này được xây dựng bằng ngôn ngữ Verilog và kiểm tra trên môi trường Vivado. Quá trình này bao gồm việc xác minh tính toán độ tương đồng cosine bằng dữ liệu ngẫu nhiên và dữ liệu thực tế. Kết quả cho thấy hệ thống đạt hiệu suất cao với tài nguyên phần cứng được sử dụng hiệu quả.
II. Tìm kiếm khuôn mặt
Tìm kiếm khuôn mặt là ứng dụng chính của hệ thống, dựa trên việc tính toán độ tương đồng giữa các vector đặc trưng của khuôn mặt. Các vector này được trích xuất từ mạng neural tích chập (CNN), một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt. Hệ thống sử dụng độ tương đồng cosine để so sánh các vector, đảm bảo độ chính xác cao trong việc nhận diện.
2.1. Trích xuất đặc trưng
Quá trình trích xuất đặc trưng được thực hiện bằng CNN, một mạng neural chuyên dụng cho xử lý hình ảnh. CNN phân tích hình ảnh đầu vào và tạo ra các vector đặc trưng, đại diện cho các đặc điểm quan trọng của khuôn mặt. Các vector này sau đó được lưu trữ và sử dụng để tính toán độ tương đồng với các khuôn mặt mới.
2.2. Tính toán độ tương đồng
Độ tương đồng cosine được sử dụng để đo lường mức độ giống nhau giữa hai vector đặc trưng. Công thức tính toán này đảm bảo kết quả chính xác và nhanh chóng, phù hợp với yêu cầu xử lý thời gian thực. Hệ thống được thiết kế để xử lý hàng nghìn khuôn mặt cùng lúc, đáp ứng nhu cầu thực tế trong các ứng dụng như an ninh và giám sát.
III. Ứng dụng FPGA
FPGA đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tốc độ tính toán và giảm tiêu thụ năng lượng của hệ thống. Khóa luận tập trung vào việc thiết kế các module phần cứng trên FPGA để thực hiện các phép toán số học phức tạp, đặc biệt là tính toán số dấu chấm động theo chuẩn IEEE754. Các module này được tích hợp vào hệ thống để đảm bảo hiệu suất cao và độ chính xác tuyệt đối.
3.1. Thiết kế module cosine
Module cosine được thiết kế để tính toán độ tương đồng giữa các vector đặc trưng. Module này sử dụng các IP Core của Xilinx để thực hiện các phép toán số học trên số dấu chấm động. Quá trình thiết kế bao gồm việc xác minh tính toán bằng dữ liệu ngẫu nhiên và dữ liệu thực tế, đảm bảo độ chính xác và hiệu suất của module.
3.2. Tích hợp hệ thống
Sau khi thiết kế, module cosine được tích hợp vào hệ thống thông qua Xillybus IP Core, cho phép truyền dữ liệu giữa FPGA và máy chủ. Hệ thống được triển khai trên Zynq-7000 ARM/FPGA SoC Board, đảm bảo hiệu suất cao và khả năng mở rộng. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đạt hiệu suất tốt với tài nguyên phần cứng được sử dụng hiệu quả.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Khóa luận đã thành công trong việc thiết kế và triển khai một hệ thống tìm kiếm khuôn mặt trên FPGA, đáp ứng các yêu cầu về tốc độ và hiệu suất. Hệ thống này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như an ninh, giám sát và nhận diện khuôn mặt. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm tối ưu hóa thêm về tài nguyên phần cứng và mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn hơn.
4.1. Đánh giá kết quả
Hệ thống đạt được hiệu suất cao với khả năng xử lý hàng nghìn khuôn mặt cùng lúc. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác cao trong việc nhận diện khuôn mặt, đáp ứng các yêu cầu thực tế. Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức trong việc tối ưu hóa tài nguyên phần cứng và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng.
4.2. Hướng phát triển
Trong tương lai, hệ thống có thể được cải tiến bằng cách tích hợp các thuật toán học sâu tiên tiến hơn và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên phần cứng. Ngoài ra, việc mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn hơn cũng là một hướng phát triển quan trọng, giúp hệ thống đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao trong thực tế.
