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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
한동일 (세종대학교) 조현종 (세종대학교) 최종호 (세종대학교) 조재일 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 第47卷 SP編 第2號
발행연도
2010.3
수록면
33 - 44 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2012

실시간 고성능 특징점 추출 엔진을 위한 효율적인 메모리 구조 설계
한동일 ,  최종호 대한전자공학회 학술대회 2012.06 학술대회자료

2010

고성능 실시간 얼굴 검출 엔진의 설계 및 구현
한동일 ,  조현종 ,  최종호 외 1명 전자공학회논문지-SP 2010.03 학술저널

2009

고성능 실시간 윤곽선 검출 위한 IP 설계 및 FPGA 구현
한동일 ,  최종호 ,  고광진 대한전자공학회 학술대회 2009.11 학술대회자료
Bilateral Filter의 하드웨어 IP 설계 및 실시간 FPGA 구현
한동일 ,  고광진 ,  최종호 대한전자공학회 학술대회 2009.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 로봇 시각 처리 활용을 위한 실시간 얼굴 검출 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 조명 변화에 강인하고 초당 60 프레임 이상의 속도로 처리된다. 조명 변화에 강인한 얼굴 특성 추출을 위해 MCT(Modified Census Transform) 변환을 이용하였다. 그리고 AdaBoost 알고리즘은 얼굴 특징 데이터의 학습 및 생성을 하며, 이 생성된 학습 데이터를 이용해 얼굴 검출을 하게 된다. 본 논문에서는 메모리 인터페이스부, 이미지 크기 조정부, MCT 생성부, 후보 얼굴 검출부, 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 그룹화부, 검출 결과 표시부로 구성된 얼굴 검출 하드웨어 구조 및 Xilinx사의 Virtex5 LX330 FPGA를 이용한 하드웨어 구현 검증 결과에 대해 설명한다. 카메라로 부터 입력받은 이미지를 이용해 검증한 결과로 초당 최대 149프레임의 속도로 한 프레임 당 최대 32개 얼굴을 검출함을 확인하였다.
#Modified Census Transform #Adaboost Algorithm #Face Detection #Real-Time #FPGA Implementation #Hardware Design

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MCT 변환과 Adaboost 학습 알고리즘
Ⅲ. 하드웨어 구조
Ⅳ. 설계 검증 및 성능 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Samir Nanavat / 2002 / Biometrics / Wiley : 63 ~ 75 google schola 2. [학술대회논문] - Bernhard Fröba / 2004 / Face detection with the Modified Census Transform / IEEE International Conf. On Automatic Face and Gesture Recognition(AFGR) : 91 ~ 96 google schola 3. [단행본] - Ming-Hsuan Yang / 2000 / A snow-based face detector in Advances in Neural Information Processing Systems 12 (NIPS 12) / MIT Press : 855 ~ 861 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Najwa Aaraj / 2007 / Hybrid architectures for efficient and secure face authentication in embedded systems / IEEE Transaction on VLSI Systems 15 (3) : 296 ~ 308 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Paul Viola / 2004 / Robust real-time face detection / International Journal of Computer Vision : 137 ~ 154 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-002142931