Título:
|
Real-time GPU-based face detection in HD video sequences
|
Autor/a:
|
Oro, David; Fernández, Carles; Rodriguez Saeta, Javier; Martorell Bofill, Xavier; Hernando Pericás, Francisco Javier
|
Otros autores:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Arquitectura de Computadors; Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions; Universitat Politècnica de Catalunya. VEU - Grup de Tractament de la Parla; Universitat Politècnica de Catalunya. CAP - Grup de Computació d'Altes Prestacions |
Abstract:
|
Modern GPUs have evolved into fully programmable parallel stream multiprocessors. Due to the nature of the
graphic workloads, computer vision algorithms are in good position to leverage the computing power of these devices.
An interesting problem that greatly benefits from parallelism is face detection. This paper presents a highly optimized Haar-based face detector that works in real time over high definition videos. The proposed kernel operations
exploit both coarse and fine grain parallelism for performing integral image computations and filter evaluations, thus being beneficial not only for face detection but also for other computer vision techniques. Compared to previous implementations, the experiments show that our proposal achieves a sustained throughput of 35 fps under 1080p resolutions using a sliding window with step of one pixel. |
Abstract:
|
Peer Reviewed |
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Radiocomunicació i exploració electromagnètica::Radiodifusió per televisió -Human-computer interaction. -Image processing --Digital techniques -Imatges -- Processament -- Tècniques digitals -Reconeixement facial (Informàtica) |
Derechos:
|
|
Tipo de documento:
|
Artículo - Versión publicada Objeto de conferencia |
Compartir:
|
|