HOG特徴とAdaBoostによる人検出処理のFPGAへの実装(FPGA応用,FPGA応用及び一般)

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概要

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近年、高齢者の家庭内での早期に発見すれば大事に至らないような転倒や卒倒が原因となった事故死の増加が問題視されている。このような事故死の対策としてカメラを用いた転倒検出システムが研究されている。転倒検出は人検出と異常動作検出の2段階に分けられるが、どちらの検出も特徴量、計算量ともに多くなりソフトウェアでのリアルタイム処理が困難となる。また各家庭へシステムを設置する場合、システムの小規模化、低電力化が望まれるため、組み込みハードウェアでの実装が必要と考えられる。本研究では見守りシステムの第1段階である人検出に一般物体認識に広く用いられているHOG特徴とAdaBoostを使用する。異常動作検出と組合わせて実装するため回路の小規模化を考え、HOG特徴量をバイナリパターン化しFPGAへ実装した。その結果、人検出処理を60fpsの処理速度で行うことができ、検出率96.1%、誤検出率20.7%の精度を達成した。
2011-01-10

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