カスケード粒子フィルタを用いたロバスト物体追跡のハードウェアアクセラレータ

MIYAMOTO Ryusuke; SUGANO Hiroki; OCHI Hiroyuki; NAKAMURA Yukihiro

文献

J-GLOBAL ID：201102218336154613 整理番号：11A1063121

カスケード粒子フィルタを用いたロバスト物体追跡のハードウェアアクセラレータ

Hardware Accelerator for Robust Object Tracking Using a Cascade Particle Filter

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著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 15 号： 3 ページ： 215-223 発行年： 2011年05月
JST資料番号： L3235A ISSN： 1342-6230 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：英語 (EN)

正確でロバストな物体認識は種々の実際応用に不可欠であり,また検出と追跡は物体認識の最も重要な部分である。ここでは,実行時間学習に必要な離散AdaBoostを含む,カスケード粒子フィルタ部分の計算を加速する新しいハードウェアアーキテクチャについて述べた。追跡目標の動きに対応する観察段階の局所画像のみを用いる効率的な方式を提案し,計算に使用するする全体の記憶容量を削減した。AlteraのStartix IIを用いた実装結果では,提案したアーキテクチャに基づくハードウェアアクセラレータは,カスケード粒子フィルタを用いてロバスト物体追跡の実時間処理を実現できることを明らかにした。

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パターン認識

引用文献 (27件)：

[1] P. Viola and M. Jones: Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 511-518 (2001).
[2] P. Viola, M. Jones and D. Snow: Detecting Pedestrians Using Patterns of Motion and Appearance, Int'l. J. Computer Vision, Vol. 63, pp. 153-161 (2005).
[3] Y. Li, H. Ai, T. Yamashita, S. Lao and M. Kawade: Tracking in Low Frame Rate Video: A Cascade Particle Filter with Discriminative Observers of Different Lifespans, in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (2007).
[4] D. G. Lowe: Object Recognition from Local ScaleInvariant Features, in Proc. IEEE Int'l. Conf. Computer Vision, Vol. 2, pp. 1150-1157 (1999).
[5] N. Dalal and B. Triggs: Histograms of oriented gradients for human detection, in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. 886-893 (2005).

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