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J-GLOBAL ID：201702277595403055   整理番号：17A0826919

最適化計算を用いた並列再構成可能アーキテクチャを用いたAdaBoostに基づく顔検出システム【Powered by NICT】

An AdaBoost-Based Face Detection System Using Parallel Configurable Architecture With Optimized Computation

著者 (5件)： Yin Shouyi (Institute of Microelectronics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Ouyang Peng (Institute of Microelectronics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Dai Xu (Institute of Microelectronics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Leibo (Institute of Microelectronics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wei Shaojun (Institute of Microelectronics, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 11  号： 1  ページ： 260-271  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イメージセンサ技術の発展に伴い,AdaBoostに基づく顔検出は多くのモニタリングセンサネットワークとモバイルカメラベース応用に広く用いられている。この種の応用において高い検出精度と低消費電力を用いた高速顔検出は非常に重要である。AdaBoostに基づく顔検出は二重方向とデータ多様性におけるデータ計算の特性を示すので,筆者らは,最適化計算と平行して構成可能なアーキテクチャを用いたAdaBoostベース顔検出システムを提案した。アーキテクチャは,並列構成可能アレイと二レベル共有メモリシステムから構成されている。並列処理効率を改善することを二重方向ベース積分画像計算を達成し,データ多様性,多様な顔検出における検出効率をさらに改善するためのサブウィンドウ適応カスケード分類を可能にした。最新の研究と比較して,本研究では,1080P検出速度と極端に低い電力消費で30フレーム/秒の最大性能を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  検出効率 ,  高速度 ,  *最適化 ,  並列処理 ,  イメージセンサ ,  電力消費 ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 共有メモリシステム ,  *検知システム ,  低電力化 ,  検出精度 ,  *顔検出 ,  *AdaBoost ,  *リコンフィギャラブルアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  計算 ,  再構成可能アーキテクチャ ,  AdaBoost ,  顔 ,  検出システム