GPUを用いた時空間および視差エネルギーモデルに基づく移動物体に対する実時間ゼロ視差フィルター(ニューロハードウェア,ヒューマンインターフェース,一般)
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概要
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大脳皮質視覚野の奥行き検知のモデルとして視差エネルギーモデル、運動検知モデルとして時空間エネルギーモデルが提案されている。本研究では視差エネルギーモデルに基づいたゼロ視差フィルターを構成し、ステレオカメラから取得した動画像に対し適用した。時空間エネルギーモデルを用いて運動領域を検出し、大まかな視差探索開始点を決定することで視差探索の計算コストと誤対応を軽減した。次にその領域に対するゼロ視差フィルターの出力和が最大になる視差を算出することにより、移動物体の奥行きを検知することができた。これらの処理にGPUを用いることにより、実時間での実行を可能とした。車載カメラ、ロボットの視覚システムにおける、歩行者検出や障害物回避に応用が考えられる。
- 2009-10-16
著者
-
花沢 明俊
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
松下 聡史
九州工業大学情報工学部知能情報工学科
-
花沢 明俊
九州工業大学大学院生命工学研究科脳情報専攻
-
松下 聡史
九州工業大学大学院脳情報専攻
-
花沢 明俊
九州工業大学
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