講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-10-08 11:10
GMM-MRCoHOG特徴量を用いた人物認識処理のハードウェア指向アルゴリズム ○武本崚吾・長嶺佑哉・吉弘憲大(九工大)・柴田雅聡・山田英夫(アイシン)・榎田修一・田向 権(九工大) SIS2021-19 |
抄録 |
(和) |
ロボットが人の生活空間で動作するためには,高精度・高速な人物認識が必要である.本研究では高い人物認識性能をもつGaussian Mixture Model-MultiResolution Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients(GMM-MRCoHOG)特徴量の専用ハードウェアを設計し,これをField Programmable Gate Array(FPGA)に実装することで,高精度・高速な人物認識システムを実現することを目指す.従来手法で高負荷な演算であった輝度勾配の計算を,提案手法ではLookup Table(LUT)化し,回路規模を削減しつつ精度を向上させた.また,提案するアルゴリズムによる人物認識ハードウェアを設計したところ,畳み込みニューラルネットワークVGG-16のFPGA実装と比較して,約123倍高速な処理が見込めることが分かった. |
(英) |
In this research, we focus on Gaussian Mixture Model-MultiResolution Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients (GMM-MRCoHOG) using luminance gradients and develop a hardware-oriented algorithm to implement it on field programmable gate arrays (FPGAs). In the proposed method, the calculation of luminance gradient in 36 directions, which is a high-cost operation in the conventional method, is simplified by using lookup tables (LUTs) to reduce the circuit size and this method improve the accuracy. Additionally, we design a human recognition architecture using the proposed algorithm. As a result of the verification, the processing speed was about 123 times faster than that of the FPGAs implementation of VGG-16. |
キーワード |
(和) |
画像処理 / 人物認識 / HOG / MRCoHOG / GMM-MRCoHOG / FPGA / / |
(英) |
Image Processing / Human Recognition / HOG / MRCoHOG / GMM-MRCoHOG / FPGAs / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 190, SIS2021-19, pp. 48-53, 2021年10月. |
資料番号 |
SIS2021-19 |
発行日 |
2021-09-30 (SIS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SIS2021-19 |