[发明专利]基于神经网络的模式识别系统及识别方法

权利要求书

1.基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述识别系统包括包括一个芯片终端、一个图像传感单元、及一个神经网络处理单元，所述图像传感单元与神经网络处理单元共同集成设置在芯片终端上，并通过数据传输网络进行数据传输；

所述神经网络处理单元通过分析识别所述图像传感单元捕获的人物面部行为模式，所述芯片终端根据识别的人物面部行为模式与预设行为模式进行匹配比对，并将相应的识别结果通过UART串行通讯端口输出。

2.根据权利要求1所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元包括图像输入模块、预处理模块、数据缓存模块、匹配模块；

所述图像输入模块与所述图像传感单元通过数据传输网络进行数据传输，所述图像输入模块与预处理模块通过数据传输网络进行数据传输，所述预处理模块将图像预处理数据输入所述数据缓存模块、及匹配模块。

3.根据权利要求2所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元还包括神经处理阵列，所述数据缓存模块将图像数据输入所述神经处理阵列进行神经元数据识别分析，并将识别结果输入所述匹配模块；

所述匹配模块将神经处理阵列的识别结果界定为第一数值，将预处理模块的识别结果界定为第二数值，通过第一数值与第二数值的容差度计算，判断准确的识别结果。

4.根据权利要求2所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元还包括指令存储模块、全局控制模块，所述指令存储模块与全局控制模块连接，所述指令存储模块与图像输入模块连接。

5.根据权利要求2所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述全局控制模块包括译码电路、配置缓存模块，所述全局控制模块根据指令存储模块中的指令利用译码电路为其他模块提供控制逻辑；

所述全局控制模块根据配置缓存模块中存储配置信息实现对不同网络结构和类型的配置。

6.根据权利要求3所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经处理阵列包括若干个神经处理单元，所述神经处理单元包括局部缓存单元、运算单元、控制单元，所述局部缓存单元为一个双页存储器，所述双页存储器用于进行乒乓操作交替读写；

所述运算单元包括乘累加器单元MAC、分段线性表和结果缓存器acc reg，用于对图像数据进行卷积运算、全连接运算、多层感知器运算、非线性函数运算、池化运算；

所述控制单元于接受全局控制模块发送的配置信息和指令信息，按照配置信息的指示设置为不同的工作状态，以使系统适应不同神经网络类型和网络结构。