Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Automatic synthesis of classifiers in FGPA

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F11%3APU96065" target="_blank" >RIV/00216305:26230/11:PU96065 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Automatic synthesis of classifiers in FGPA

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper an approach to automatic synthesis of classifiers in FPGAs based on AdaBoost algorithm is introduced. The various boosting methods are widely used for detection of objects in images. In this paper a novel approach to automatic synthesis ofa classifier with respect to an efficient use of computing resources is proposed. The main purpose is to achieve an acceptable trade-off between speed and resources consumption of the designed classifier. The features, used in boosting algorithms, are based on Local Binary Patterns, which are more suitable for hardware implementation then traditionally used Haar-like features. Automatic synthesis of classifiers from trained data sets is also described. In the paper there are also described the results achieved.

  • Název v anglickém jazyce

    Automatic synthesis of classifiers in FGPA

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper an approach to automatic synthesis of classifiers in FPGAs based on AdaBoost algorithm is introduced. The various boosting methods are widely used for detection of objects in images. In this paper a novel approach to automatic synthesis ofa classifier with respect to an efficient use of computing resources is proposed. The main purpose is to achieve an acceptable trade-off between speed and resources consumption of the designed classifier. The features, used in boosting algorithms, are based on Local Binary Patterns, which are more suitable for hardware implementation then traditionally used Haar-like features. Automatic synthesis of classifiers from trained data sets is also described. In the paper there are also described the results achieved.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    International Bata Conference for Ph.D. Students and Young Researchers

  • ISBN

    978-80-7454-013-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    1-12

  • Název nakladatele

    Tomas Bata University in Zlín

  • Místo vydání

    Zlín

  • Místo konání akce

    Univerzita Tomáše Bati, Mostní 5139, Zlín

  • Datum konání akce

    12. 4. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku