Abstract
image segmentation is often the most time-consuming part of image processing
systems. Traditionally, systems employing real-time color-based segmentation are either
implemented in hardware, or in very specific software systems. This paper describes an
FPGA implementation of a skin color segmentation based on a neural network. The proposed
segmentation approach is an essential stage for face detection. The system uses a multilayer
feedforward neural architecture with three-inputs, one hidden layer, two output neurons and a
pipelined saturating linear activation function to simplify the FPGA hardware
implementation. The system was tested by using different colored face images for face
segmentation problem and its performance was compared with the results obtained using
advanced software system designed specifically for face segmentation. A comparable
performance was achieved and a speed up of (64583) was estimated compared to a Pentium 4,
2.4 GHz general purpose sequential computer and when it is compared to reduced instruction
set computer IBM RISC 350 station, it was (407).
systems. Traditionally, systems employing real-time color-based segmentation are either
implemented in hardware, or in very specific software systems. This paper describes an
FPGA implementation of a skin color segmentation based on a neural network. The proposed
segmentation approach is an essential stage for face detection. The system uses a multilayer
feedforward neural architecture with three-inputs, one hidden layer, two output neurons and a
pipelined saturating linear activation function to simplify the FPGA hardware
implementation. The system was tested by using different colored face images for face
segmentation problem and its performance was compared with the results obtained using
advanced software system designed specifically for face segmentation. A comparable
performance was achieved and a speed up of (64583) was estimated compared to a Pentium 4,
2.4 GHz general purpose sequential computer and when it is compared to reduced instruction
set computer IBM RISC 350 station, it was (407).
Keywords
FPGA based systems
Image Segmentation
Neural network implementation
Abstract
تعتبر خوارزميات تقطيع الصور من الخوارزميات الاكثر استهلاكا للزمن ضمن خوارزميات معالجة الصور. عادة ما يتم تنفيذ منظومات الزمن الحقيقي لتقطيع الصور الملونة بأستخدام كيان مادي او بأستخدام كيانات برمجية عالية التخصيص. في هذا البحث تم تنفيذ نظام مادي مبني على استخدام الشبكات العصبية لتقطيع الاجزاء المحتواة على لون الجلد بأستخدام مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا. تعتبر عملية التقطيع المقترحة مرحلة اساسية تستخدمها منظومات كشف الوجوه. تستخدم المنظومة المقترحة في هذا البحث معمارية عصبية متعددة الطبقات ذات ثلاثة ادخالات وطبقة مخفية واحدة وخليتين عصبيتين في طبقة الاخراج مع دالة تفعيل خطية مشبعة ذات تقنية انبوبية وذلك لتسهيل التنفيذ المادي المطبق على مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا. تم فحص النظام اعتمادا على صور ملونة متعددة تحتوي على عدة صور وجوه وذلك لتقطيع الوجوه الموجودة في هذه الصور. تم مقارنة انجاز المنظومة من خلال النتائج المستحصلة باسنخدام كيان برمجي متخصص في هذا المجال منفذ على حاسبة تسلسلية ذات استخدام عام نوع Pentium 4, 2.4 GHz والحصول على تسارع مقداره 64583 وعند مقارنة النظام مع حاسبة الايعازات المختزلة ذات الاستخدامات الخاصة نوع IBM RISC 350 تم الحصول على تسارع مقداره 407.