멀티코어와 SIMD 환경에 적합한 HOG 보행자 인식 알고리즘 개발

초록

본 논문에서는 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징을 이용하여 보행자를 인식함에 있어서 멀티코 어와 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 환경에서 개발하는 기술을 제안한다. HOG 특징 추출에 있어 연산 시간을 단축하기 위해 SSE(Streaming SIMD Extensions) 명령어를 사용하여 SIMD 기술을 적용할 수 있도록 알고리즘을 효율적으로 구현했고, 동영상에서 빠르게 구동될 수 있도록 멀티 스레드 기술을 이 용하여 검출 윈도우를 병렬화 하였다. 제안하는 기술의 성능 평가를 위해 INRIA의 보행자 데이터베이 스를 사용하였고 분류기는 SVM을 이용하였다. 성능 평가 결과, 94.4%의 인식률, 3.08%의 오검출률을 나타내었고, 연산 속도는 검출 윈도우 당 8ms, 320×240 크기 영상의 프레임 당 570ms로 측정되었다.