SIMD型マトリックスプロセッサを用いたHaar特徴ベースオブジェクト検出(ハードウェア,クラウド、ネットワーク及び一般)
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概要
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我々の研究グループではこれまでに2,048並列処理が可能なSIMD(Single Instruction Multiple Data)型マトリックスプロセッサを開発している.開発したアーキテクチャでは超並列処理が可能なため,同じ命令を複数のデータに適用する画像処理等に適している.本稿ではHaar特徴とAdaBoostを用いたオブジェクト検出手法について提案する.処理の高速化手法として,条件を満たしたHaar特徴同士を組み合わせて,新たにHaar特徴を生成するコンポジット特徴を用いることでHaar特徴数を削減した.オブジェクト検出として顔検出と車検出を行った.車検出では,車の特徴に注目し,車の中心を挟んで対称的なコンポジットHaar特徴を導入することで検出精度の向上を実現した.また,各オブジェクトに最適な識別器セットの設計を行い,どちらも数百msの処理速度で90%以上の検出率を実現した.
- 2012-10-05
著者
-
小出 哲士
広島大学ナノデバイス・システム研究センター
-
小出 哲士
広島大学 ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
-
小出 哲士
広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所:広島大学大学院先端物質科学研究科半導体集積科学専攻
-
大森 睦己
広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
-
平本 寛和
広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
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