An optimized implementation of SVM classification on ARM processors for fast person detection

Art der Arbeit:
Studienarbeit/Diplomarbeit/Bachelor-Arbeit/Master-Arbeit
Betreuer:
Adresse: Dr.-Ing. Marc Reichenbach
Lehrstuhl für Informatik 3 (Rechnerarchitektur)
Martensstr. 3
91058 Erlangen
Germany
Raum: 07.137
Telefon: +49 9131 85 27915
Fax: +49 9131 85 27912
Homepage: http://www3.informatik.uni-erlangen.de/Persons/marcreich
E-Mail: marc.reichenbach@fau.de
Beschreibung der Arbeit:

Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein Klassifikator der unter anderem in Bildverarbeitungsalgorithmen eine breite Anwendung findet. Ein Beispiel hierfür ist der HOG-Algorithmus, welcher in der Lage ist, Personen in einem Bild zu detektieren. Für die Entwicklung intelligenter Kameras ist es notwendig, solch einen Klassifikator auf eingebettete Architekturen wie bspw. ARM-Prozessoren zu übertragen. Die Aufgabe der Arbeit besteht in der Implementierung (sowohl fertige Bibliotheken, wie auch eigener Code) einer SVM auf solch einem ARM Prozessor mit entsprechender Performance-Messung und evtl. Anbindung an die eigene Logik. *Ausrichtung*

- 20% Algorithmen
- 50% Implementierung
- 30% Optimierung *Layout* 1

*Bilder*
- hog

Bearbeitungszustand:
Abgeschlossen von Matthias Schid