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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.16 No.2
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 251 - 254 (4page)
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An energy-efficient object matching accelerator is proposed for mobile object recognition based on matching prediction scheme. Conventionally, vocabulary tree has been used to save the external memory bandwidth in object matching process but involved massive internal memory transactions to examine each object in a database. In this paper, a novel object matching accelerator is proposed based on matching predictions to reduce unnecessary internal memory transactions by mitigating nontarget object examinations, thereby improving the energy-efficiency. Experimental results show a 26% reduction in power-delay product compared to the prior art.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. MATCHING PREDICTION SCHEME
III. EXPERIMENTAL RESULTS
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES
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Y.-C. Su, K.-Y. Huang, T.-W. Chen, Y.-M. Tsai,
S.-Y. Chien, and L.-G. Chen, “A 52 mW Full HD
160-Degree Object Viewpoint Recognition SoC
With Visual Vocabulary Processor for Wearable
Vision Applications,” IEEE J. Solid-State Circuits,
Vol. 47, No. 4, pp. 797-809, Feb., 2012.
J. Joo, S. Choi, J. Ahn, and B.-G. Nam, “Trends in
SoC Design for Wearable Devices UI/UX,” The
Magazine of IEIE, Vol. 41, No. 11, pp. 2-6, Nov.,
2014.
D. Nister and H. Stewenius, “Scalable Recognition
with a Vocabulary Tree,” in Proc. IEEE Computer
Society Conf. Computer Vision and Pattern
Recogniiton, Vol. 2, pp. 2161-2168, 2006.
Y. Kim, I. Hong, and H.-J. Yoo, “A 0.5V 54mW
Ultra-Low-Power Recognition Processor with
93.5% Accuracy Geometric Vocabulary Tree and
47.5% Database Compression,” ISSCC Dig. Tech.
Papers, pp. 1-3, Feb., 2015.
J. Joo, S. Choi, J. Ahn, and B.-G. Nam, “Trends in
SoC Design for Wearable Devices UI/UX,” The
Magazine of IEIE, Vol. 41, No. 11, pp. 2-6, Nov.,
2014.
D. Nister and H. Stewenius, “Scalable Recognition
with a Vocabulary Tree,” in Proc. IEEE Computer
Society Conf. Computer Vision and Pattern
Recogniiton, Vol. 2, pp. 2161-2168, 2006.
Y. Kim, I. Hong, and H.-J. Yoo, “A 0.5V 54mW
Ultra-Low-Power Recognition Processor with
93.5% Accuracy Geometric Vocabulary Tree and
47.5% Database Compression,” ISSCC Dig. Tech.
Papers, pp. 1-3, Feb., 2015.
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