深度学习在人脸识别的研究和应用中取得一定成效,但因计算量大且耗时,不适用于小型嵌入式设备。基于融合梯度特征的轻量级卷积神经网络SqueezeNet提取人脸特征,既能保证该网络模型适用于内存相对小的嵌入式设备,又能保证获得的人脸特征对不同光照更具鲁棒性。实验结果表明,将8×8分块图像中提取的一阶梯度特征,与轻量级卷积神经网络提取的全局特征相融合的人脸识别算法,在LFW数据集中识别率可达97.28%,较传统轻量级卷积神经网络的人脸识别方法,识别率提高了4.36%。

3.7嵌入式逻辑分析仪的使用 伴随着EDA工具的快速发展，一种新的调试工具Quartus II 中的SignalTap II 满足了FPGA开发中硬件调试的要求，它具有无干扰、便于升级、使用简单、价格低廉等特点。本节将介绍SignalTap II逻辑分析仪的主要特点和使用流程，并以一个实例介绍该分析仪具体的操作方法和步骤。 3.7.1 Quartus II的SignalTap II原理 SignalTapII是内嵌逻辑分析仪，是把一段执行逻辑分析功能的代码和客户的设计组合在一起编译、布局布线的。在调试时，SignalTapII通过状态采样将客户设定的节点信息存储于FPGA内嵌的Memory Block中，再通过下载电缆传回计算机。 SignalTap II嵌入逻辑分析仪集成到Quartus II设计软件中，能够捕获和显示可编程单芯片系统（SOPC）设计中实时信号的状态，这样开发者就可以在整个设计过程中以系统级的速度观察硬件和软件的交互作用。它支持多达1024个通道，采样深度高达128Kb，每个分析仪均有10级触发输入/输出，从而增加了采样的精度。SignalTap II为设计者提供了业界领先的SOPC设计的实时可视性，能够大大减少验证过程中所花费的时间。

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