객체 인식을 위한 FAST 알고리즘의 FPGA 구현

서창수; 김영형; 이용환

doi:10.14801/jkiit.2015.13.8.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서창수 (금오공과대학교) 김영형 (금오공과대학교) 이용환 (금오공과대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제8호(JKIIT, Vol.13, No.8)

발행연도: 2015.8

수록면: 1 - 8 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2015.13.8.1

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본 논문에서는 FAST 알고리즘을 기반으로 한 특징점 추출 알고리즘을 FPGA로 구현하였다. 특징점 추출 과정은 많은 연산량을 필요로 한다. 이 과정을 하나의 이미지뿐만 아니라 동영상의 실시간 처리를 위한 하드웨어 구조로 만들었다. 연산시간을 줄이기 위하여 파이프라인 구조를 통하여 특징점 후보를 찾는 모듈, 특징점 점수를 구하는 모듈, 유효 특징점을 선택하는 모듈 등 각각의 모듈들이 독립적으로 동작하게 하였다. ModelSim과 ISE를 통하여 동작을 검증하였으며, Synopsys design compiler를 이용한 논리 합성 결과 동작 주파수는 217MHz이고 78,209개의 게이트를 사용하며 640×480 해상도의 이미지를 동작한 수행시간은 1.38ms이다. 그 결과 본 논문에서 구현한 객체 인식을 위한 FAST 알고리즘의 FPGA가 기존의 방법보다 수행능력이 우수함을 나타낸다.

#FAST #corner detection #edge detection #feature point

참고문헌 (9)

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[학술대회논문] - Edward Rosten / 2006 / Machine Learning for High-Speed Corner Detection / Computer Vision–ECCV 2006 3951 : 430 ~ 443

[학술대회논문] - Claus, Christopher / 2009 / Optimizing the SUSAN corner detection algorithm for a high speed FPGA implementation / Field Programmable Logic and Applications : 138 ~ 145

[학술지(정기간행물)] - D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60 : 91 ~ 110

[학술지(정기간행물)] - Jong-Tae Sung / 2014 / Hardware Architecture to Extract Feature Points for Object Recognition / Journal of Advanced Information Technology and Convergence 4 (2) : 25 ~ 35

[학술지(정기간행물)] - V. Bonato / 2008 / A Parallel Hardware Architecture for Scale and Rotation Invariant Feature Detection / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 18 (12) : 1703 ~ 1712

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