正面顔画像からの両目検出のGPGPUを用いた高速化(ポスターセッション,大規模データベースとパターン認識)
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概要
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我々はかつて円のHough変換と濃度こう配ヒストグラム特徴を用いる両目の検出手法を提案した。本手法は処理時間が長く、高速化が課題であった。本研究ではこの両目検出手法をGPGPU上に実装して実行時間を短縮することを目的とする。本検出手法は主に、(1)円のHough変換、(2)SVMによる候補点の順位づけ、(3)左右の類似性評価による両目の決定の3ステージからなる。GPGPUによる高速化は主に(3)に対して行った。FERETデータベースに含まれる正面顔画像を対象とした実験の結果、検出の精度を落とすことなく処理時間をおよそ10分の1に短縮できた。
- 2013-02-14
著者
-
大山 航
三重大学大学院工学研究科
-
Ohyama Wataru
Graduate School Of Engineering Mie University
-
木村 文隆
三重大学工学部
-
大山 航
三重大学工学部
-
若林 哲史
三重大学工学部
-
木村 文隆
三重大学工学研究科
-
岩佐 隼斗
三重大学工学部
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