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MPC-WORKSHOP FEBRUAR 2013
LITERATURVERZEICHNIS
[1] N. Dalal, B. Triggs, „Histograms of Oriented Gradients for
Human Detection“, 2005 IEEE Computer Society Conference
on Computer Vision and Pattern Recognition, p. 886-
893, San Diego, Juni 2005.
[2] S. Bauer, „Konzepte zur Anbindung von Kameras an FPGAs
unter Berücksichtigung von Echtzeitbedingungen in der Verkehrssicherheit“,
Master Thesis, Aschaffenburg, Mai 2012.
[3] N. Dalal, „Finding People in Images and Videos“, PhD,
Grenoble, Juli 2006.
[4] S. Bauer, U. Brunsmann, S. Schlotterbeck-Macht, "FPGA
Implementation of a HOG-based Pedestrian Recognition
System", 42. Workshop der Multiprojekt-Chip-Gruppe Baden-Württemberg,
p. 49-58, Karlsruhe, Juli 2009.
[5] S. Bauer, S. Köhler, K. Doll, U. Brunsmann, "FPGA-PGU
Architecture for Kernel SVM Pedestrian Detection", 2010
IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition Workshops, p. 61-68, San Francisco,
Juni 2010.
[6] K. Negi, K. Dohi, Y. Shibata, K. Oguri, "Deep pipelined
one-chip FPGA implementation of a real-time image-based
human detection algorithm", 2011 International Conference
on Field-Programmable Technology, p. 1-8, New Delhi,
Dez. 2011.
[7] K. Lillywhite, D.J. Lee, D. Zahng, "Real-time Human Detection
Using Histograms of Oriented Gradients on a GPU",
2009 Workshop on Applications of Computer Vision, p. 1-6,
Snowbird, Dez. 2009.
[8] N. Dalal, B. Triggs, C. Schmid “Human Detection Using
Oriented Histograms of Flow and Appearance”, ECCV 2006:
9th European conference on Computer Vision, p. 428-441,
Graz, Mai 2006.
[9] M. Berberich, K. Doll, "Highly Flexible FPGA-Architecture
of a Support Vector Machine", 45. Workshop der Multiprojekt-Chip-Gruppe
Baden-Württemberg, p. 25-32, Albstadt-
Sigmaringen, Feb. 2011.
[10] J. Brookshire, J. Steffensen, J. Xiao, "FPGA-based Pedestrian
Detection", Mai 2010.
[11] K. Mizuno, Y. Terachi, K. Takagi, S. Izumi, H. Kawaguchi,
M. Yoshimoto, “Architectural Study of HOG Feature Extraction
Processor for Real-Time Object Detection”, 2012 IEEE
Workshop on Signal Processing Systems, Québec City, Okt.
2012.
[12] R. Kadota, H. Sugano, M. Hiromoto, H. Ochi, “Hardware
Architecture for HOG Feature Extraction”, Fifth International
Conference on Intelligent Information Hiding and
Multimedia Signal Processing, p. 1330-1333, Kyoto, Sept.
2009.
[13] M. Hiromoto, R. Miyamoto, “Hardware Architecture for
High-Accuracy Real-Time Pedestrian Detection with
[14]
CoHOG Features”, 12th International Conference on Computer
Vision Workshops (ICCV Workshops), p. 894-899,
Kyoto, Sept. 2009.
V. Prisacariu, I. Reid, “fastHOG - a real-time GPU implementation
of HOG”, Tech. Rep. 2310/09, Oxford University,
Jan. 2012.
[15] N. Dalal, B. Triggs, “INRIA Person Dataset” 2005,
http://pascal.inrialpes.fr/data/human/, Datum des Zugriffs:
Feb. 2013.
Michael Hahnle erhielt den akademischen
Grad des B. Eng. in Elektro- und Informationstechnik
im Jahr 2012 von der Hochschule
Aschaffenburg, wo er sein Masterstudium
in Elektro- und Informationstechnik
voraussichtlich im Jahr 2013
abschließen wird.
Frerk Saxen erhielt den akademischen
Grad des B. Eng. in Elektro- und Informationstechnik
im Jahr 2010 und den Grad
des M. Eng. in Elektro- und Informationstechnik
im Jahr 2011 von der Hochschule
Aschaffenburg. Zurzeit promoviert
er an der Otto-von-Guericke-Universität
in Magdeburg am Lehrstuhl für Technische
Informatik.
Konrad Doll erhielt den akademischen
Grad des Dipl.-Ing. in Elektro- und Informationstechnik
im Jahr 1989 und den
Grad des Dr.-Ing. im Jahr 1994 von der
Technischen Universität München. Er ist
Professor für Technische Informatik und
Entwurf integrierter Schaltungen an der
Hochschule Aschaffenburg.
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