Face recognition system plays an important role in many applications such as surveillance, biometrics and security. In this paper, we present a FPGA implementation of real-time face recognition engine consists of face detection, eye detection and feature extraction/verification module. We apply Self-Quotient Image (SQI) to reduce illumination effect. Haar-AdaBoost trained classifiers are applied for face and eye detection. Linear Discriminant Analysis (LDA) and Discrete Cosine Transform (DCT) are used for face recognition. The complete system is implemented in a Xilinx Virtex-7 device. Experimental result shows that our face recognition system operates over 30 fps at 50MHz frequency for real-time applications.
KSP 제안 키워드
Discrete cosine Transform, Experimental Result, FPGA Implementation, Face Recognition system, Face detection, Feature extractioN, Illumination Invariant, Illumination effect, Linear Discriminant Analysis(LDA), Real-time application, Self-quotient image
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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