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J-GLOBAL ID：200902227521767517   整理番号：09A0007211

近似LoGフィルタを用いた局所不変特徴量の抽出-GPUによる実装-

Extracting Local Invariant Features Using the Approximated LoG Filter-A GPU-based Implementation-

著者 (1件)： 市村直幸 (産業技術総合研 脳神経情報研究部門)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2008  号： 115(CVIM-165)  ページ： 243-250  発行年： 2008年11月20日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 局所不変特徴量を抽出する際,正規化LoGフィルタを用いて特徴点の固有スケールを求める。この処理には,数多くの畳み込み演算が必要なスケールスペースの生成を伴うため,計算時間に制約がある応用では,計算量の削減が必要となる。本論文では,この計算量の削滅を目的とした近似LoGフィルタの,GPUによる実装について述べる。近似LoGフィルタでは,正規化LoG関数の極値点に位置する画素のみを参照することにより,計算量を削減する。このフィルタをCUDAを用いて実装し,計算速度の向上を図る。処理の一例として,720×480画素の画像から,初期スケールを1.6とし,各オクターブ5枚の画像をもつ5オクターブのスケールスペースを生成した。その結果,正規化LoGフィルタと比較して約2倍高速となり,計算時間は約14[ms]となった。スケールが大きくなるほど,近似LoGフィルタの優位性が高まることも確認した。局所不変特徴量の抽出に必要な他の処理もGPUにより実装したので,その結果も合わせて示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *画像処理システム ,  マイクロプロセッサ ,  *専用プロセッサ ,  フィルタ ,  計算量 ,  高速化 ,  計算機アルゴリズム ,  画素 ,  局所性 ,  実装設計
準シソーラス用語： *GPU【専用プロセッサ】 ,  LoGフィルタ

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近似 ,  不変 ,  特徴量 ,  GPU ,  実装