積分画像をベースとしたU-SURFアルゴリズムの超並列プロセッサへの並列実装手法(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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近年,画像認識においてU-SURFのようなスケール不変特徴量抽出アルゴリズムが多く用いられている,U-SURFは,画像認識アプリケーションにとっては非常に有効であるが,実行には画像中に散在する多くの局所領域に対する処理が必要となり,超並列処理時において,処理並列度を高めることは困難である.そこで本研究では,U-SURFの組込み超並列処理プロセッサに対する最適な並列実装手法を提案した.U-SURFの局所特徴量抽出処理を積分画像をベースとして並列化することで,効率的な並列処理アルゴリズムを実現した.提案手法の導入により,MXコア併用時の局所特徴量抽出処理の実行時間は約1710msから約234msへ短縮し,約7.3倍の高速化を実現した.また,汎用RISCプロセッサのみ使用時とMXコア併用時のU-SURF,及びベクトルマッチングの実行時間は,40271msから991msへ短縮し,約40.6倍の高速化を実現した.評価結果より,組込み超並列処理プロセッサを使用したシステムにおける,提案手法の有効性を示した.
- 2011-01-01
著者
-
杉村 武昭
(株)ルネサステクノロジシステムソリューション統括本部システムコア技術統括部
-
長崎 健
公立はこだて未来大学
-
佐藤 好紀
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
-
野田 英行
ルネサスエレクトロニクス株式会社技術開発本部システムコア開発統括部
-
杉村 武昭
ルネサスエレクトロニクス株式会社技術開発本部システムコア開発統括部
-
長崎 健
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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長崎 健
公立はこだて未来大
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野田 英行
ルネサスエレクトロニクス株式会社
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