An Efficient and Cost Effective FPGA Based Implementation of the Viola-Jones Face Detection Algorithm

We present an field programmable gate arrays (FPGA) based implementation of the popular Viola-Jones face detection algorithm, which is an essential building block in many applications such as video surveillance and tracking. Our implementation is a complete system level hardware design described in a hardware description language and validated on the affordable DE2-115 evaluation board. Our primary objective is to study the achievable performance with a low-end FPGA chip based implementation. In addition, we release to the public domain the entire project. We hope that this will enable other researchers to easily replicate and compare their results to ours and that it will encourage and facilitate further research and educational ideas in the areas of image processing, computer vision, and advanced digital design and FPGA prototyping

Heterogeneous Adjustments in Bank Leverage after Deposit Insurance Adoption

This paper empirically investigates the bank leverage adjustments after deposit insurance adoption. Banks are found to increase significantly their leverage after the introduction of deposit insurance. However, the banks’ responses appear to be heterogenous.The magnitude of the change in bank leverage decreases with (i) the size, (ii) the systemicity and (iii) the initial capitalisation of banks so that the most systemic and the most highly leveraged banks are unresponsive to deposit insurance. As a result, implementing a deposit insurance scheme could have important competitive effects

Deposit Insurance Adoption and Bank Risk-Taking: the Role of Leverage

Explicit deposit insurance is a crucial ingredient of modern financial safety nets. This paper investigates the effect of deposit insurance adoption on individual bank leverage. Using a panel of banks across 117 countries during the period 1986-2011, I show that deposit insurance adoption pushes banks to increase significantly their leverage by reducing their capital buffer. This increase in bank leverage then translates into higher probability of insolvency. Most importantly, I bring evidence that deposit insurance adoption has important competitive effects: I show that large, systemic and highly leveraged banks are unresponsive to deposit insurance adoption.La garantie des dépôts constitue aujourd'hui un élément central des mécanismes de protection et d'assurance financière. Le présent papier étudie l'effet de ces garanties des dépôts sur le levier individuel des banques. Au moyen d'un panel de banques couvrant le monde entier durant la période 1986-2011, je montre que l'adoption et la mise en œuvre d'un mécanisme de garantie des dépôts au sein d'un pays conduit les banques résidentes à accroître leur levier de manière significative à travers une réduction de leur coussin de capital. Cette augmentation du levier bancaire se traduit alors par une plus grande probabilité que la banque se retrouve en situation d'insolvabilité. Par dessus tout, il apparaît que l'introduction d'un mécanisme de garantie des dépôts à d'importants effets compétitifs : je montre notamment que les grosses banques, celles qui sont considérées comme systémiques ainsi que celles qui présentent initialement un fort effet de levier ne réagissent pas à l'adoption d'un mécanisme de garantie des dépôts

Star wars: The empirics strike back

Journals favor rejections of the null hypothesis. This selection upon results may distort the behavior of researchers. Using 50,000 tests published between 2005 and 2011 in the AER, JPE and QJE, we identify a residual in the distribution of tests that cannot be explained by selection. The distribution of p-values exhibits a camel shape with abundant p-values above :25, a valley between :25 and :10 and a bump slightly under :05. Missing tests are those which would have been accepted but close to being rejected (p-values between :25 and :10). We show that this pattern corresponds to a shift in the distribution of p-values: between 10% and 20% of marginally rejected tests are misallocated. Our interpretation is that researchers might be tempted to inflate the value of their tests by choosing the specification that provides the highest statistics. Note that Inflation is larger in articles where stars are used in order to highlight statistical significance and lower in articles with theoretical models.Les journaux académiques ont tendance à préférer les articles rejetant l'hypothèse nulle. Cette sélection peut conduire les chercheurs à modifier leurs comportements. Grâce à un échantillon de 50 000 tests d'hypothèse publiés entre 2005 et 2011 dans l'AER, le JPE et le QJE, nous identifions un résidu dans la distribution de ces tests qui ne peut s'expliquer par la seule sélection. La distribution des valeurs p présente une forme en " bosse de chameaux " avec une surpopulation au dessus de 0,25, un creux entre 0,25 et 0,10 et enfin une nouvelle surabondance en-dessous de 0,10. Les tests absents de cette distribution sont ceux dont l'hypothèse nulle n'a pu être rejetée mais qui étaient proche du seuil de rejet (valeur p entre 0,25 et 0.10). Nous montrons que la forme particulière de cette distribution correspond à un déplacement des valeurs p : environ 10% à 20% des tests d'hypothèse marginalement rejetés sont mal situés. Nous interprétons cela comme la possibilité qu'en choisissant la spécification qui produit les statistiques les plus élevées, les chercheurs peuvent engendrer une inflation de la valeur des tests d'hypothèse. Cette inflation est plus importante dans les articles utilisant des étoiles dans le but de souligner la significativité statistique des résultats. En revanche, elle est moins présente dans les articles proposant un modèle théorique

Star Wars: The Empirics Strike Back

Journals favor rejection of the null hypothesis. This selection upon tests may distort the behavior of researchers. Using 50,000 tests published between 2005 and 2011 in the AER, JPE, and QJE, we identify a residual in the distribution of tests that cannot be explained by selection. The distribution of p-values exhibits a two humped camel shape with abundant p-values above 0.25, a valley between 0.25 and 0.10, and a bump slightly below 0.05. The missing tests (with p-values between 0.25 and 0.10) can be retrieved just after the 0.05 threshold and represent 10% to 20% of marginally rejected tests. Our interpretation is that researchers might be tempted to inflate the value of those just-rejected tests by choosing a “significant” specification. We propose a method to measure this residual and describe how it varies by article and author characteristics