Fixed-Point Modeling and Performance Analysis of a Face Recognition Algorithm For Hardware Design

SoC 하드웨어 설계를 위한 얼굴 인식 알고리즘의 고정 소수점 모델 구현 및 성능 분석

  • Kim, Young-Jin (Dept. of Electronics and Communication Engineering Kwangwoon University) ;
  • Jeong, Yong-Jin (Dept. of Electronics and Communication Engineering Kwangwoon University)
  • 김영진 (광운대학교 전자통신공학과) ;
  • 정용진 (광운대학교 전자통신공학과)
  • Published : 2007.01.25

Abstract

This paper includes an analysis of face recognition algorithm to design hardware and presents fixed point model in accordance with it. Face recognition algorithm detects the positions of face and eyes to make use of their feature data to detect and verify human faces. It distinguishes a particular user by means of comparing them with registered face features. To implement the face recognition algorithm into hardware, we developed its fixed point model by analyzing face feature parameters, face acquisition data, and feature detection parameters and operation structure.

본 논문에서는 얼굴 인식 알고리즘을 하드웨어로 설계하여 임베디드 시스템에 적용하기 위해 고정 소수점 모델을 구성하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안하였다. 얼굴 인식 알고리즘은 학습된 데이터를 사용하여 입력 영상에서 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴 영상에서 두 눈을 찾아 얼굴 검증 단계를 거치며, 얼굴 검증단계에서 얻어진 두 눈의 위치를 이용하여 얼굴 인식 단계에서 필요한 얼굴 특징 벡터를 연산하고 저장 또는 비교를 통하여 얼굴 인식을 수행한다. 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델의 유사성은 부동 소수점 모델에서 검출된 영상을 고정 소수점 모델에서 수행하여 비교하였으며 성능이 0.2% 오차 범위 안에서 일치하는 고정 소수점 모델을 구성하였다.

Keywords

References

  1. P. Viola and M. Jones, 'Robust Real-time Object Detection,' Second International Workship on Statistical and Computational Theories of Vision-Modeling, Learning, Computing, and Sampling. Vancouver, Canada, July 13, 2001
  2. M. A. Hearst, 'Support Machine Vector,' IEEE Intelligent Systems Magazine, pp. 18-28, July 1998
  3. http://iria.math.pku.edu.cn/~jiangm/courses/dip/htm l/node67.html
  4. K. Jong-Hwan, 비전시스템, Intelligent Control Lab, KAIST
  5. 김문갑, 'Affine 변환과 템플릿 정합을 이용한 크기 및 회전 변화 얼굴 인식,' 한국통신학회논문지 Vol.26 No.6T, 2001
  6. L. Ji-Bum, L. Ho-Joon and K. Hyung-Hwa, '기울기 검출에 의한 얼굴영상의 인식의 개선에 관한 연구,' 한국통신학회논문지 Vol.18 No.7, 1993
  7. 정조남, 이필규, '얼굴 인식을 위한 효과적인 눈위치 추출,' 정보처리학회논문지 제12-B권 제2호 2005 https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2005.12B.2.109
  8. http://bmrc.berkeley.edu/courseware/cs294/fall97/assignment/psnr.html
  9. 김대진, 전봉진, 'SoC 칩 구현을 위한 얼굴 인식,' 대한전자공학회지, 1016-9288 , 제33권 1호 , pp.56-63 , 2006
  10. P. S. Penev and J. J. Atick, 'Local feature analysis : a general statistical theory for object representation,' Computation in Neural System 7, 477-500, 1996 https://doi.org/10.1088/0954-898X/7/3/002
  11. 이수현, 정성윤, 정용진, '얼굴 검출을 위한 SoC 하드웨어 구현 및 검증,' 대한전자공학회 SoC 학술 대회, 2006