쿠다를 사용하여 GPU 리소스를 분배하는 지능형 얼굴 인식 및 트래킹 시스템

김재형; 이승호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김재형 (Hanbat National University) 이승호 (Hanbat National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제22권 제2호

발행연도: 2018.6

수록면: 281 - 288 (8page)

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본 논문에서는 쿠다(CUDA)를 사용하여 GPU 리소스를 분배하는 지능형 얼굴 인식 및 트래킹 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘, 딥러닝을 이용한 얼굴 영역 검출, 딥러닝을 이용한 얼굴 인식, 실시간 얼굴 트래킹, PTZ 카메라 제어 등의 5단계로 구성되어진다. 멀티 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘은 고정적으로 스레드에 GPU를 할당하는 방식과 달리 GPU의 활성화 정도에 따라 유동적으로 GPU 리소스를 분배한다. 따라서 안정적이고 효율적인 멀티 GPU 사용을 가능하게 하는 특징이 있다. 제안된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위하여 리소스 분배를 하지 않은 시스템과 제안한 시스템을 비교한 결과, 리소스를 분배하지 않은 시스템은 불안정한 동작을 보이는 반면에 제안한 시스템에서는 안정적으로 구동됨으로서 효율적인 리소스 사용을 보였다. 따라서 제안된 시스템의 효용성이 입증되었다.

#Deep-learning #CUDA #GPU Resource Distribution #Face Detection #Face Recognition

참고문헌 (8)

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[학술지(정기간행물)] - 이희열 / 2017 / 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 연구 / 전기전자학회논문지 21 (2) : 136 ~ 141

[학술대회논문] - Lienhart, Rainer / 2002 / An extended set of haar-like features for rapid object detection / Image Processing. 2002. Proceedings. 2002 International Conference on 1

[학술대회논문] - Redmon, Joseph / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition

[인터넷자원] - Redmon, Joseph / / Darknet: Open source neural networks in c / Pjreddie. com

[학술대회논문] - Jia, Yangqing / 2014 / Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding / Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia

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