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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
도용식 (광운대학교) 강철호 (광운대학교) 정용진 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2012년도 대한전자공학회 추계종합학술대회
발행연도
2012.11
수록면
505 - 508 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

객체 추적을 위한 SURF 기반 특이점 추출 및 서술자 생성의 하드웨어 설계
도용식 ,  정용진 전자공학회논문지 2013.05 학술저널

2012

회로면적에 효율적인 SURF 기반 특이점 추출 알고리즘의 하드웨어 가속기 구조
도용식 ,  강철호 ,  정용진 대한전자공학회 학술대회 2012.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Some of important design metrics to consider when implementing an algorithm in hardware are performance, power, local memory size and area. In particular, due to their high computational complexity, most image processing algorithms require a huge local memory and area, causing many problems that complicated the design and decrease the value of IP in SoC implementation. Especially, the SURF, which is a novel scale- and rotation -invariant feature point detection algorithm, has many repeating convolution operation and requires a huge local memory and logic gates. In this paper, we proposed away to design a SURF feature extraction algorithm in hardware with greatly reduced local memory by partitioning the algorithm into several coarse-grained IPs. The rapid data transfer among IPs are performed by dedicated DMAs. The resulting execution time was about 20ms, the local memory size was about 62Kbytes and the gate-count was about 580KGates in the embedded system platform consisting of ARM Cortex-MO processor, AMBA bus(AHB-lite and APB), DMA, and a SDRAM controller.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Hardware Architecture
Ⅳ. Result and Analysis
Ⅴ. Conclusion
참고문헌

참고문헌 (0)

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