メトロポリス・ヘイスティングス法を用いた物体検出手法の並列化検討(ソフトコンピューティング,一般)
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概要
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画像処理に基づく物体検出では,一般に検出対象の位置特定に入力画像の走査線上に並ぶ多くの部分領域に対して機械学習によって構築された識別器を用いて検出対象の存在有無を判定するため,膨大な計算量が必要になる.本研究では物体検出時にかかる計算量を効率的に削減するために識別結果を変数とする検出対象の尤度関数を定義し,物体検出処理を多峰性関数の局所的最適化問題として扱う.このとき尤度関数は識別器の分類誤差をノイズとして含むため,遷移確率によってサンプルを生成するメトロポリス・ヘイスティングス法に基づく局所探索手法を提案し,CUDAフレームワークを用いた並列実装方式の検討を行った.実験結果から提案手法は,従来手法に比べて少ない初期サンプル数によって発生する処理速度の低下を大きく抑制している.
- 2012-02-23
著者
-
宮本 龍介
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報システム学専攻
-
宮本 龍介
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
尾上 孝雄
京都大学 大学院 情報学研究科 通信情報システム専攻
-
Onoye Takao
Osaka University
-
Onoye T
Kyoto Univ. Kyoto‐shi Jpn
-
Onoye Takao
Faculty Of Engineering Osaka University
-
Onoye Takao
Department Of Communications And Computer Engineering Kyoto University
-
Onoye Takao
Graduate School Of Engineering Osaka University
-
Onoye Takao
Department Of Information Systems Engineering Graduate School Of Information Science And Technology
-
尾上 孝雄
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学専攻
-
劉 載勲
大阪大学大学院情報科学研究科
-
宮本 龍介
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報システム学専攻
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