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Dongkyun Kim (성균관대학교) Junhee Jung (성균관대학교) Thuy Tuong Nguyen (성균관대학교) Daijin Kim (포항공과대학교) Munsang Kim (한국과학기술연구원) Key Ho Kwon (성균관대학교) Jae Wook Jeon (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.12 No.2
발행연도
2012.6
수록면
150 - 161 (12page)

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Eye detection is widely used in applications, such as face recognition, driver behavior analysis, and human-computer interaction. However, it is difficult to achieve real-time performance with software-based eye detection in an embedded environment. In this paper, we propose a parallel hardware architecture for real-time eye detection. We use the AdaBoost algorithm with modified census transform(MCT) to detect eyes on a face image. We parallelize part of the algorithm to speed up processing. Several downscaled pyramid images of the eye candidate region are generated in parallel using the input face image. We can detect the left and the right eye simultaneously using these downscaled images. The sequential data processing bottleneck caused by repetitive operation is removed by employing a pipelined parallel architecture. The proposed architecture is designed using Verilog HDL and implemented on a Virtex-5 FPGA for prototyping and evaluation. The proposed system can detect eyes within 0.15 ㎳ in a VGA image.

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. EYE DETECTION ALGORITHM
Ⅲ. PROPOSED HARDWARE ARCHITECTURE
Ⅳ. SYSTEM IMPLEMENTATION
Ⅴ. EXPERIMENTAL RESULT
Ⅵ. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

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