動画像からのリアルタイム瞳検出手法のFPGAによる実装

摘要

本稿では，視線追跡システムにおいて入力画像からの楕円推定に用いられるStarbustアルゴリズムを，外部メモリを使用せずにFPGAのみによって実装する方法について述べる．このアルゴリズムの前半では，楕円の輪郭候補をとられるための特徴点検出を行われるが，この処理は深いパイプライン構造を持ったストリーム型アーキテクチャとして実装する．アルゴリズムの後段では，RANSACアルゴリズムに従って候補楕円の生成と検証が繰り返し行われる．この部分については，クラメールの公式を用いる方法，ガウス·ジョルダン法に基づく方法，LU分解を用いる方法の3種類のアーキテクチャを示し，FPGAリソースの使用率，消費電力およびスループットの観点から比較する．実験の結果，今回のStarbustアルゴリズムの実装では3 W程度の消費電力で62.5 fpsのリアルタイム処理を実現できることが分かった．また，3種類のアーキテクチャはそれぞれ異なる性質を示し，最適なアルゴリズムをFPGA上の利用可能なリソースと要求される性能に応じて選択することの重要性を改めて示唆した．