본 논문에서는 기존에 얼굴 검출에 사용된 ICT(Improved Census Transform) 변환을 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴 특징을 검출하는 하드웨어를 설계하였다. 파이프라인 구조를 이용하여 동작 속도를 높였고, ICT 변환, 메모리 공유, 동작 과정의 세분화를 통하여 메모리 사용량을 줄였다. 본 논문에서 사용한 알고리즘을 얼굴 검출 및 인식 분야에서 테스트용으로 주로 쓰이는 BioID 데이터베이스(database)를 이용하여 테스트한 결과 100%의 검출률을 보였고, 설계한 하드웨어의 결과도 이와 동일하였다. 또한 Synopsys사의 Design Compiler와 동부아남사의 $0.18{mu}m$ library를 이용하여 합성한 결과 총 $376,821{mu}m2$의 결과를 얻었고 78MHz의 동작 클럭 하에서 17.1msec의 검출 속도를 보였다. 본 논문은 소프트웨어 형태의 알고리즘을 임베디드 하드웨어로 구현함으로 인하여 실시간 처리의 가능성을 보였고, 저가격, 높은 이식성에 대한 가능성을 제시하였다.
In this paper, we designed a facial feature(eyes, a moult and a nose) detection hardware based on the ICT transform which was developed for face detection earlier. Our design used a pipeline architecture for high throughput and it also tried to reduce memory size and memory access rate. The algerian and its hardware implementation were tested on the BioID database, which is a worldwide face detection test bed, and its facial feature detection rate was 100% both in software and hardware, assuming the face boundary was correctly detected. After synthesizing the hardware on Dongbu $0.18{mu}m$ CMOS library, its die size was $376,821{mu}m^2$ with the maximum operating clock 78MHz.
