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임베디드 시스템 적용을 위한 얼굴검출 하드웨어 설계
Face detect hardware implementation for embedded system 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SD, 반도체, v.44 no.9 = no.363, 2007년, pp.40 - 47  

김윤구 (광운대학교 전자통신 공학과) ,  정용진 (광운대학교 전자통신 공학과)

초록
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제한적인 자원을 갖는 임베디드 시스템을 위한 영상처리 하드웨어 설계 시 메모리의 효율적인 구성은 필수적으로 고려할 사항이다. 특히 필터를 이용한 얼굴 검출 하드웨어는 필터와 입력영상을 저장하기 위해 많은 양의 메모리가 소요되기 때문에 효율적인 메모리 구성이 필요하다. 따라서 본 논문은 일반적인 필터방식의 알고리즘을 하드웨어 설계에 적절하도록 보완하여 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어는 알고리즘 특성에 맞추어 적은 양의 내부 메모리를 사용하면서 한번 외부 메모리로부터 읽은 데이터를 다시 읽지 않도록 구성하였고, 데이터 양이 많아 외부 메모리에 저장되어 있는 필터를 효율적으로 사용하기 위해 필터의 일부를 내부 메모리로 복사하는 구조로 설계하였다. 또한 빠른 연산을 위해 여러 클럭이 소모되는 데이터 패스를 파이프라인 구조를 적용하여 연속적으로 메모리 데이터를 읽을 수 있는 구조로 설계하였다. 본 하드웨어는 xilinx 및 ARM 기반의 FPGA 환경에서 검증한 결과 1초에 25 프레임 처리가 가능하며 40KB의 내부 메모리를 사용하였고 삼성 0.18um공정을 이용하여 칩으로 제작 중이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

For image processing hardware, including a face detecting engine, efficient constitution of external and internal memories is a consequential point because huge memory is required to store various signal processing filters and incoming images. In this paper, we modified a face detect algerian of a g...

주제어

#얼굴인식   #얼굴검출   #임베디드 시스템  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 여러 어플리케이션에 적용되기 위한 얼굴 검출을 위해 입력영상을 밝기변화에도 변화가 없는 구조정보만을 포함한 영상으로의 변환이 필요하다. 본 논문에서는 영상 변환 알고리즘인 ICT (Improved Census Transform) 알고리즘을 소개하고 이를 토대로 한 얼굴 검출 알고리즘을 소개한다.
  • 얼굴검출에서 검출한 얼굴영역의 정확도에 따라 얼굴인증의 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 얼굴검출은 얼굴인식 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 이러한 얼굴검출을 임베디드 환경에 적용할 수 있도록 기존의 개발된 알고리즘을 하드웨어로 설계한다. 그러나 하드웨어설계를 위한 대부분의 얼굴 검출 알고리즘의 문제는 밝기변화에 의해 큰 성능 차이를 보이는 것이다.
  • 본 논문은 얼굴 인식의 기본이 되는 얼굴 검출을 여러 임베디드 환경의 어플리케이션에 적용할 수 있도록 하는 것에 목적이 있다. 따라서 ICT 변환 알고리즘을 바탕으로 한 얼굴 검출 알고리즘을 효율적인 외부, 내부 메모리의 엑세스를 고려한 하드웨어로 설계하여 그 목적에 부합하였다.
  • 그러나 하드웨어설계를 위한 대부분의 얼굴 검출 알고리즘의 문제는 밝기변화에 의해 큰 성능 차이를 보이는 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 입력영상을 밝기변화에 관계없는 구조정보로만 구성된 영상으로 변환하는 ICT(Improved Census Transform) 알고리즘을 얼굴검줄 알고리즘의 전처리로 사용하여 밝기변화에 안정적인 입력영상을 얻는다. 사용된 ICT 알고리즘은 MCT(Modified Census Transfom) 알고리즘을 근간으로 하고 있으나 임베디드시스템 적용을 위해 개선된 알고리즘이다.
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참고문헌 (5)

  1. Bernhard Froba, Andreas Ernst, 'Face detection with the modified census transform,' in Proc. of IEEE Conf. on AutoSmatic Face and Gesture Recognition,pp. 91-96,May 2004 

  2. 이호근,정성태, '실시간 얼굴 검출 시스템 설계 및 구현,' 한국 멀티미디어 학회,8권,제8호,2005년 8월 

  3. 신승주, 최석림,'HCr과 적응적 임계회에 의한 고속 얼굴 검출,' 전자공학회논문지,제41권,제6호,2004년 11월 

  4. 박상근,박영태,'신경회로망 및 기하학적 특징을 이용한 얼굴영역 검출,' 한국정보과학회 봄 학술발 표논문집 Vol. 30 No.1, pp. 298-300, 2003년 4월 

  5. 이수현,정용진 '얼굴 검출을 위한 SoC 하드웨어 구현 및 검증', 전자공학회논문지,제44권,제4호, 2007년 4월 

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