近似LoGフィルタを用いた局所不変特徴量の抽出 : GPUによる実装(一般セッション5,アンビエント環境知能)

概要

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局所不変特徴量を抽出する際,正規化LoGフィルタを用いて特徴点の固有スケールを求める.この処理には,数多くの畳み込み演算が必要なスケールスペースの生成を伴うため,計算時間に制約がある応用では,計算量の削減が必要となる.本論文では,この計算量の削減を目的とした近似LoGフィルタの,GPUによる実装について述べる.近似LoGフィルタでは,正規化LoG関数の極値点に位置する画素のみを参照することにより,計算量を削減する.このフィルタをCUDAを用いて実装し,計算速度の向上を図る.処理の一例として,720×480画素の画像から,初期スケールを1.6とし,各オクターブ5枚の画像をもつ5オクターブのスケールスペースを生成した.その結果,正規化LoGフィルタと比較して約2倍高速となり,計算時間は約14[ms]となった.スケールが大きくなるほど,近似LoGフィルタの優位性が高まることも確認した.局所不変特徴量の抽出に必要な他の処理もGPUにより実装したので,その結果も合わせて示す.
2008-11-20