文献

J-GLOBAL ID：201702255482382350   整理番号：17A0181723

CPU-GPU共処理を用いたモバイルSoC上の計算機ビジョンアルゴリズムの加速-顔検出に関する事例研究【Powered by NICT】

Accelerating a Computer Vision Algorithm on a Mobile SoC Using CPU-GPU Co-processing - A Case Study on Face Detection

著者 (3件)： Lee Youngwan ,  Jang Chelyong ,  Kim Hakil
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： MOBILESoft  ページ： 70-76  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,モバイル装置はCPU,GPU,とD SPからなる不均一マルチコアSoCのような洗練されたハードウェアコンポーネントを備えたになってきた。これは組込みシステム(OpenGL ES)とオープンコンピューティング言語(OpenCL)のための汎用GPU(GPGPU)を用いたオープングラフィックスライブラリのようなプログラミングツール計算集約的なコンピュータビジョン応用を実現する機会を提供する。事例研究として,本研究の目的は計算的に高価で不規則なメモリアクセスと不均衡負荷処理時間に関する低性能をもたらすによるモバイルデバイス上での使用における制限されるViola-Jones顔検出アルゴリズムを加速させた。上記課題を解決するために,本研究の提案した方法は計算時間を改善するためのCPU GPUタスク並列性,スライディングウィンドウ並列性,スケール画像並列スレッドの動的配分,およびローカルメモリ最適化を採用した。実験結果は,提案した方法はCPU上の良く最適化したOpenCV実現に比べて3.3~6.29倍に増加し計算時間を達成したことを示す。提案した方法は,モバイルGPUとCPUを用いた他の応用に適合させることができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *コンピュータビジョン ,  スレッド ,  CPU時間 ,  *携帯電話 ,  最適化 ,  組込みシステム ,  *事例研究
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  メモリアクセス ,  GPGPU ,  OpenCL ,  マルチコアプロセッサ ,  モバイルデバイス ,  *顔検出 ,  *システムオンチップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 海岸工学  (RC13000X)

タイトルに関連する用語 (10件)： CPU ,  GPU ,  共処理 ,  モバイル ,  SOC ,  計算機ビジョン ,  アルゴリズム ,  加速 ,  顔検出 ,  研究