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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.4
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 404 - 412 (9page)
- DOI
- 10.5573/JSTS.2019.19.4.404
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Hand gesture recognition is one of the secure natural user interface (NUI) mechanisms on wearable devices since it does not reveal user’s intention in public domain. However, its energy dissipation is very demanding since it requires compute-intensive machine vision processing. Recently, wake-up detectors have been proposed to improve the energy-efficiency of always-on sensing nature of the NUI systems by switching off the main functional blocks while just keeping the wake-up detector alive during idle time. However, vision-based wake-up detectors still require power-consuming vision processing so we propose a self-powered vision wake-up detector to alleviate burdens on limited battery lifetime and thus facilitate always-on wake-up detection for the wearable gesture UIs. Our work has four key features to realize the self-powered wake-up detection; 1) near-threshold imaging-harvesting dualmode CMOS image sensor (CIS) with 0.6 V 3T pixels, 2) subthreshold SRAM with disturb-free 0.3 V 10T bitcells, 3) hand detection engine with skin-color invariant Haar-like filters, and 4) on-die switched capacitor DC-DC converter for lightweight system design. Thanks to these features integrated together, this work achieves self-powered operation of alwayson vision wake-up detection.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SELF-POWERED VISION WAKE-UP DETECTOR
Ⅲ. IMPLEMENTATION RESULTS
Ⅳ. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
S. Choi et al., “A Low-Power Real-Time Hidden Markov Model Accelerator for Gesture User Interface on Wearable Devices,” IEEE Asian Solid- State Circuits Conf., pp. 261-264, Nov. 2016.
K. Badami et al., “Context-Aware Hierarchical Information-Sensing in a 6μW 90nm CMOS Voice Activity Detector,” IEEE Int. Solid-State Circuits Conf., pp. 430-431, Feb. 2015.
J. Choi et al., “A 3.4-μW Object-Adaptive CMOS Image Sensor With Embedded Feature Extraction Algorithm for Motion-Triggered Object-of-Interest Imaging,” IEEE J. Solid-State Circuit, vol. 49, no. 1, pp. 289-300, Jan. 2014.
S. Cho et al., “A Self-Powered Always-On Visionbased Wake-up Detector for Wearable Gesture user Interfaces,” IEEE Asian Solid-State Circuits Conf., pp. 245-248, Nov. 2017.
S. U. Ay, “A CMOS Energy Harvesting and Imaging (EHI) Active Pixel Sensor (APS) Imager for Retinal Prosthesis,” IEEE Trans. Biomed. Circuits Syst., vol. 5, no. 6, pp. 535-545, Dec. 2011.
K. Badami et al., “Context-Aware Hierarchical Information-Sensing in a 6μW 90nm CMOS Voice Activity Detector,” IEEE Int. Solid-State Circuits Conf., pp. 430-431, Feb. 2015.
J. Choi et al., “A 3.4-μW Object-Adaptive CMOS Image Sensor With Embedded Feature Extraction Algorithm for Motion-Triggered Object-of-Interest Imaging,” IEEE J. Solid-State Circuit, vol. 49, no. 1, pp. 289-300, Jan. 2014.
S. Cho et al., “A Self-Powered Always-On Visionbased Wake-up Detector for Wearable Gesture user Interfaces,” IEEE Asian Solid-State Circuits Conf., pp. 245-248, Nov. 2017.
S. U. Ay, “A CMOS Energy Harvesting and Imaging (EHI) Active Pixel Sensor (APS) Imager for Retinal Prosthesis,” IEEE Trans. Biomed. Circuits Syst., vol. 5, no. 6, pp. 535-545, Dec. 2011.
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