GPUと方向マップに基づく局所不変特徴量のオンライン抽出
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概要
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近年,局所不変特徴量は,画像の対応付けや物体認識における基盤要素として幅広く用いられている.局所不変特徴量は,(1) 局所領域の設定,(2) 記述子の計算,の 2 段階の処理を通じて抽出される.本論文では,これらの特徴抽出に必要な数多くの局所演算を,GPU (Graphics Processing Unit) による並列処理を用い高速化することを目的する.特に,輝度勾配の方向ヒストグラムに基づく記述子の計算において,方向マップと呼ばれるデータ構造を導入する.その結果,高速な処理,および,特徴数の変動に対する計算時間の変動が小さいという性質を有する特徴抽出が実現できることを示す.この性質は,高速な処理,および,シーン内容によらずフレームレートを一定に保つことが望ましいオンライン処理において有用である.IEEE1394 カメラおよび NVIDIA GeForce GTX480 を用いたシステムでの実験により,方向マップの導入の有用性を確認する.
- 2011-02-01
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