[发明专利]基于神经网络的模式识别系统及识别方法

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于神经网络的模式识别系统及识别方法，所述识别系统包括一个芯片终端、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。提高神经网络处理识别准确度，并在门禁安防中通过人物面部识别、及面部动作模式识别，模式识别动作小，极大提高所述识别系统的识别系统的流畅度、及门禁安防的安全性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于神经网络的模式识别系统及识别方法。

背景技术

在现有技术中，人的行为模式识别研究具有重要的理论研究价值，其涉及计算机视觉、传感器技术、模式识别和人工智能等多个学科。而传统的模式识别是对全部的视频帧信息进行识别，这样人体行为包含的信息多，需要处理的信息量大，人体行为识别的任务重，识别时间长。除此之外，对于硬件的要求也较苛刻，进一步地，对于人脸上的条件反射和非条件反射识别，由于动作微小更是被大众所忽略。

而“人工神经网络”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。通过“人工神经网络”的深度卷积分析能力、自主学习能力、及数据分析能力，已经在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。而目前市面上还没有出现将神经网络应用在模式识别分析的系统或者方法。

发明内容

为了有效解决上述问题，本发明提供基于神经网络的模式识别系统及识别方法。

本发明的具体技术方案如下：基于神经网络的模式识别系统，所述识别系统包括一个芯片终端、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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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；