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J-GLOBAL ID：201702216834551542   整理番号：17A0540417

空間フィルタを用いた画像ボケに基づく物体検出のGPUを用いた高速化

GPU Implementation of Blur-Based Object Detection Using Spatial Domain Filtering

著者 (3件)： 青木修平 (明治大 大学院理工学研究科) ,  小林真吾 (明治大 大学院理工学研究科) ,  宮本龍介 (明治大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 477(SP2016 77-141)  ページ： 99-102  発行年： 2017年02月22日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 物体検出においては精度向上のためボケを含まない画像を用いることが一般的である。しかし,我々は,意図的に生じさせた焦点ボケによって物体境界においる画像ボケを変化させられることに着目し,焦点ボケを手掛かりとする物体検出手法を提案している。この手法はテスト画像に対してFalse Positive Per Imageを小さくしてもミスレートが0であるという完全な検出を達成しているが,DFTを用いているために計算速度が非常に遅いという欠点があった。高速化のために,空間フィルタのみによって画像ボケを評価する手法を構築したが,この手法によっても実時間処理には不十分な速度であった。そこで本稿では空間フィルタを用いた手法をGPU上に並列化することでさらなる高速化を行う。合成画像を用いた実験の結果,精度の劣化なく約290倍の高速化を実現することができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *検出 ,  画像ぼけ ,  マイクロプロセッサ ,  専用プロセッサ ,  並列処理 ,  空間フィルタ ,  *画像処理 ,  GPU【プロセッサ】 ,  *物体検出
準シソーラス用語： *高速画像処理

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (13件)：

• N. Dalal and B. Triggs, ′′Histograms of oriented gradients for human detection,′′ Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp.886-893, 2005.
• A. Ess, B. Leibe, and L. Van Gool, ′′Depth and appearance for mobile scene analysis,′′ Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis., pp.1-8, 2007.
• S. Walk, N. Majer, K. Schindler, and B. Schiele, ′′New features and insights for pedestrian detection,′′ Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp.1030-1037, 2010.
• P. Doll?r, C. Wojek, B. Schiele, and P. Perona, ′′Pedestrian detection: An evaluation of the state of the art,′′ IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.34, no.4, pp.743-761, April 2012.
• R. Miyamoto and S. Kobayashi, ′′Object detection based on image blur evaluated by discrete fourier transform and haar-like features,′′ IEICE Trans. on Fundamentals., vol.E99-A, no.11, pp.1990-1999, 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： 空間フィルタ ,  画像ボケ ,  物体検出 ,  GPU ,  高速化