データベース前処理用HOG変換のFPGA実装

摘要

半導体の高集積化に伴い、パターン認識の研究が進められたことにより、近年では特に人検出システムへの注目が高まっている。人検出システムに用いられる特徴抽出法として、HOG（Histogram of Oriented Gradients）が特に有効な手法であり、人検出における特徴抽出のデファクトスタンダードとなっている。また、学習·識別手法としては、実装が容易で高い識別性能が得られるReal Adaboostが多く利用されている。一方、人検出システムによって収集されたデータは、データベース化され、防犯システムをはじめとした様々な用途への応用が期待される。その際、これらのHOG特徴量とReal Adaboostを用いた人検出システムでは、HOG特徴量によるデータ量の多さがより高速な識別·検索とデータベース化への障壁となっている。そこで本研究では、人検出システムのFPGA（Field Programmable Gate Array）による高速化の実現、また、固定小数点数演算の利用と演算結果のLUT（Look Up Table）化により、精度を維持したままでの特徴量デー多量の削減を目指す。