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<div id="wrapper"><table width="700" border="1" align="center">  <tr>       <td bgcolor="#CCCCFF" class="title">MC2-3　機械学習による人検出FPGAシステムの高位合成に関する一考察</td>     </tr>     <tr>       <td class="chosha">◎藤田　亮，大石将仁，林田与志樹，柴田裕一郎，小栗　清（長崎大学）</td>     </tr>     <tr>       <td class="abst">本稿では,HOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴とAdaboostを用いた画像処理ベースのリアルタイム人検出システムのFPGA実装について述べる.今回我々はRTLと高位合成系の2つのアプローチで実装を行い,それぞれの生産性や資源使用量などを比較した.<br>RTL実装にはVerilog-HDL,高位合成での実装にはMaxeller Technologies社が提供する高位合成系であるMaxCompilerを利用した.<br> RTLで記述した場合には,モジュール単位のオーバーラップ等の変更をするには大幅なコード変更やタイミングの調整などが必要となり,設計空間探索を伴う最適化が困難である.しかし,高位合成系を用いるとことでこのような最適化を少ない記述変更量で行えることを確認した.     <br>本稿では,より効率的なシステムに向けて高位合成系による設計空間探索法を確立するための第一歩として,RTL実装と高位合成実装についてその合成結果を詳細に比較する.</td>     </tr> </table></div>
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