| 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） |
| 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 |
映情学技報 |
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