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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.19 No.3
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 246 - 253 (8page)
- DOI
- 10.5573/JSTS.2019.19.3.246
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We propose an area-efficient fast Fourier transform (FFT) processor for hand gesture recognition (HGR) radar and present its hardware design and implementation results. To estimate finger motion, the FFT processor should support at least 600~720-point operation for three-channel input data streams. Hence, we propose three-channel 729-point FFT processor based on the radix-3<SUP>2 </SUP>algorithm and a multipath delay commutator (MDC) pipeline architecture, which minimizes the number of nontrivial multiplications. Moreover, the FFT processor was designed using hardware description language (HDL) and synthesized to gate-level circuits using a standard cell library for 65 nm CMOS process. The proposed architecture results in a logic gate count of 219 K with die size of 0.81mm2 and required memory of 18 KB, which can be suitable for compact HGR radar, as it has a smaller area than similar processors.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. FFT FOR HGR
III. FFT PROCESSOR HARDWARE ARCHITECTURE
IV. DESIGN AND IMPLEMENTATION
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
C. A. Pickering, The search for a safer driver interface: A review of gesture recognition human machine interface, Computing & Control Engineering Journal, Vol. 16, No. 1, pp. 34, Mar., 2005.
V. I. Pavlovic, R. Sharma, and T. S. Huang, Visual interpretation of hand gestures for humancomputer interaction: A review, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, Vol. 19, pp. 677-695, Jul., 1997
J. Suarez and R. R. Murphy, Hand gesture recognition with depth images: A review, Robot and Human Interactive, IEEE Intenational Symposium on, pp. 411-417, Sep., 2012.
F. Parada-Loira, E. Gonzalez-Agulla, and J. Alba- Castro, Hand gestures to control infotainment equipment in cars, Intelligent Vehicles, IEEE Symposium on, pp. 1-6, June, 2014,
Y. Jung, E. Lim, and Y. Jung, “Low-Complexity 3- Channnel FFT Processor for Hand Gesture Recognition Radar Systems,” Korea Conference on Semiconductors, pp. 77, Feb. 2017.
V. I. Pavlovic, R. Sharma, and T. S. Huang, Visual interpretation of hand gestures for humancomputer interaction: A review, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, Vol. 19, pp. 677-695, Jul., 1997
J. Suarez and R. R. Murphy, Hand gesture recognition with depth images: A review, Robot and Human Interactive, IEEE Intenational Symposium on, pp. 411-417, Sep., 2012.
F. Parada-Loira, E. Gonzalez-Agulla, and J. Alba- Castro, Hand gestures to control infotainment equipment in cars, Intelligent Vehicles, IEEE Symposium on, pp. 1-6, June, 2014,
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