Implementation of Image Classifiers in FPGAs

Práce je zaměřena na obrazové klasifikátory a jejich implementaci v FPGA. Klasifikátory dělí na dvě skupiny - slabé a silné klasifikátory. Ve skupině silných klasifikátorů se zaměřuje především na AdaBoost. Ve skupině slabých klasifikátorů jsou probrány základní příznakové klasifikátory, jakými jsou například klasifikátory založené na Haarových nebo Gaborových vlnkách, ale především je kladen důraz na klasifikátory LBP, LRP a LR. Naposled uvedené klasifikátory jsou vhodné pro implementaci v FGPA. Na základě těchto klasifikátorů je navržena pseudo-paralelní architektura. Architektura uvažuje provedení klasifikace v FPGA a následné zpracovávání výsledků v počítači. Navržený klasifikátor je velmi rychlý a každý hodinový cyklus produkuje výstup klasifikace.The thesis deals with image classifiers and their implementation using FPGA technology. There are discussed weak and strong classifiers in the work. As an example of strong classifiers, the AdaBoost algorithm is described. In the case of weak classifiers, basic types of feature classifiers are shown, including Haar and Gabor wavelets. The rest of work is primarily focused on LBP, LRP and LR classifiers, which are well suitable for efficient implementation in FPGAs. With these classifiers is designed pseudo-parallel architecture. Process of classifications is divided on software and hardware parts. The thesis deals with hardware part of classifications. The designed classifier is very fast and produces results of classification every clock cycle.

Pattern Recognition

Pattern recognition is a very wide research field. It involves factors as diverse as sensors, feature extraction, pattern classification, decision fusion, applications and others. The signals processed are commonly one, two or three dimensional, the processing is done in real- time or takes hours and days, some systems look for one narrow object class, others search huge databases for entries with at least a small amount of similarity. No single person can claim expertise across the whole field, which develops rapidly, updates its paradigms and comprehends several philosophical approaches. This book reflects this diversity by presenting a selection of recent developments within the area of pattern recognition and related fields. It covers theoretical advances in classification and feature extraction as well as application-oriented works. Authors of these 25 works present and advocate recent achievements of their research related to the field of pattern recognition