Detail publikace

Cooperative Coevolutionary Approximation in HOG-based Human Detection Embedded System

WIGLASZ, M.; SEKANINA, L. Cooperative Coevolutionary Approximation in HOG-based Human Detection Embedded System. In 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2018). Bengaluru: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018. p. 1313-1320. ISBN: 978-1-5386-9276-9.
Název česky
Kooperativní koevoluční aproximace v systému detekce osob založeném na HOG
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
anglicky
Autoři
Wiglasz Michal, Ing.
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY)
Klíčová slova

Přibližné počítání, kartézské genetické programování, kooperativní koevoluce, histogram orientovaných gradientů

Abstrakt

Extrakce rysů pomocí histogram orientovaných gradientů (HOG) je metoda počítačového vidění používaná ve vestavěných systémech pro detekci objektů jako jsou například lidé. Pomocí kooperativně koevolučního kartézského genetického programování (CGP) jsme využili odolnosti algoritmu HOG vůči chybám. Evolučně jsme vytvořili nové přibližné implementace funkcí arkus tangens a odmocniny, které se typicky používají pro výpočet orientace a velikosti gradientů. Po integraci nejlepších nalezených aproximací do SW implementace algoritmu HOG, byl vylepšen nejen čas výpočtu, ale také přesnost klasifikace v porovnání s přibližnými implementacemi vytvořených standardním CGP a také v porovnání se současnými přibližnými implementacemi. Jelikož evolučně vytvořený kód neobsahuje smyčky ani větvení, je vhodný pro následnou energeticky úspornou implementaci v HW.

Rok
2018
Strany
1313–1320
Sborník
2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2018)
ISBN
978-1-5386-9276-9
Vydavatel
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo
Bengaluru
DOI
10.1109/SSCI.2018.8628910
UT WoS
000459238800180
EID Scopus
2-s2.0-85062798804
BibTeX 
@inproceedings{BUT155023,
  author="Michal {Wiglasz} and Lukáš {Sekanina}",
  title="Cooperative Coevolutionary Approximation in HOG-based Human Detection Embedded System",
  booktitle="2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2018)",
  year="2018",
  pages="1313--1320",
  publisher="Institute of Electrical and Electronics Engineers",
  address="Bengaluru",
  doi="10.1109/SSCI.2018.8628910",
  isbn="978-1-5386-9276-9",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11695/"
}
Nahoru