FPGAを用いたSURFの実時間計算法(一般,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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画像を用いたトラッキングや物体認識,複数画像の張り合わせなどに,SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)などの局所特徴量がよく用いられる.これは,SIFTが照明の変化や回転,拡大・伸縮などに対して比較的安定な特徴を生成するためである.しかし,SIFTの計算量は多いため,現在の汎用CPUではビデオレートで計算をすることはできない.このことは,より高速な計算が可能な局所特徴量SURF(Speed Up Robust Features)でも同様である.本報告では,SURFアルゴリズムを,ソフトウエア的な論理回路合成が可能なFPGA(Filed Programmable Gate Array)上で実装し,データ並列とタスク並列によって,ビデオレートで計算する方法を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-03-08
著者
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