GPUによる方向マップを用いた局所不変特徴量の抽出

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.対応付けや物体認識の性能向上において,画像から密に局所特徴を抽出することの有効性が指摘されており,特徴抽出に要する計算量は増加傾向にある.本論文は,GPU(Graphics Processing Unit) による局所不変特徴量抽出の高速化を目的とする.特に,多重解像度方向マップを用いた輝度勾配の方向ヒストグラムに基づく記述子の計算方法について検討を行う.多重解像度方向マップを用いる方法では,スケールスペースの全画素におけるヒストグラムへの投票値の計算が,方向マップに対するガウシアンフィルタの適用として実行される.この投票値の計算方法は,GPU による記述子の計算において,2 つの利点をもつことを指摘する.1 つ目は,局所領域の重なり部分でのメモリアクセスの衝突が減少し,並列処理の効率が向上することである.2 つ目は,共有メモリを利用したガウシアンフィルタの実装により,多数の方向マップに対する畳み込み演算を高速に実行可能なことである.実験の結果,多重解像度方向マップの導入が特徴抽出の高速化に寄与することを確認した.
2010-03-11