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”

Není k dispozici

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03109911" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:03109911 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Hardware Implemplentation of a Discrete AdaBoost Based Decision Rule

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose a method and a tool for automatic generation of hardware implementation of a decision rule based on the Adaboost algorithm. We review the principles of the classification method and we evaluate its hardware implementation cost in terms of FPGA's slice, using different weak classifiers based on the general concept of hyperrectangle. The main novelty of our approach is that the tool allows the user to find automatically an appropriate tradeoff between classification performances and hardware implementation cost, and that the generated architecture is optimized for each training process. We present results obtained using Gaussian distributions and examples from UCI databases. Finally, we present an example of industrial application of real-timetextured image segmentation.

  • Název v anglickém jazyce

    Hardware Implemplentation of a Discrete AdaBoost Based Decision Rule

  • Popis výsledku anglicky

    We propose a method and a tool for automatic generation of hardware implementation of a decision rule based on the Adaboost algorithm. We review the principles of the classification method and we evaluate its hardware implementation cost in terms of FPGA's slice, using different weak classifiers based on the general concept of hyperrectangle. The main novelty of our approach is that the tool allows the user to find automatically an appropriate tradeoff between classification performances and hardware implementation cost, and that the generated architecture is optimized for each training process. We present results obtained using Gaussian distributions and examples from UCI databases. Finally, we present an example of industrial application of real-timetextured image segmentation.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1ET101210407" target="_blank" >1ET101210407: Multikamerový systém pro modelování a rozpoznávání událostí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2005

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal on Applied Signal Processing

  • ISSN

    1110-8657

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2005

  • Číslo periodika v rámci svazku

    7

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    1035-1046

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus