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J-GLOBAL ID：201702260144513378   整理番号：17A0603186

JointHOG特徴による特定物体認識

著者 (2件)： 高松秀行 (東京電機大 大学院) ,  築地立家 (東京電機大 情報システムデザイン学系)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： DPS-170  ページ： Vol.2017-DPS-170,No.10,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2017年02月23日 
JST資料番号： U0451A  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： 本論文では,組み込みシステムにおいて周辺環境認識プログラムに用いられるJointHOG特徴の計算処理を,GPGPUによって高速化する手法を提案する。高速化させることで,JointHOG特徴の計算処理を組み込みシステムへの導入のハードルを下げる。出口大輔らは,JointHOG特徴は精度が高いものの,計算コストが高くリアルタイム処理が困難であると述べている。そこで,高コストとなる計算処理をGPUに並列処理させる手法を提案する。GPUとCPUで使用するメモリ間でのデータのやり取りは大きなオーバーヘッドとなるために,データコピーの回数を削減する工夫により,本手法を実現した。本提案によってJointHOG特徴の計算処理時間を削減できることを確認するために,組み込み開発キットである「Jetson TK1」を利用して四輪車をJointHOG特徴で検出するための処理時間を計測した。結果として,JointHOG特徴の計算処理時間を90%削減することができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  *専用プロセッサ ,  画像処理 ,  汎用性 ,  *特徴抽出 ,  情報 ,  マイクロプロセッサ ,  並列処理 ,  高速演算方式 ,  精度 ,  クラスタ化 ,  *画像認識 ,  動画像
準シソーラス用語： *GPGPU ,  JointHOG特徴量 ,  GPU【プロセッサ】 ,  検出精度 ,  *動画像認識

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)

引用文献 (6件)：

• “戦略的イノベーション創造プログラム(SIP) 自動走行システム 研究開発計画”. http://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/keikaku/6_jidousoukou.pdf, (参照 2017-01-10).
• 堀江忠裕, 松原一樹, 泉隆. 車両前方画像における影に着目した先方車両抽出 -EDH 特徴量による車両識別器の構築-.日本大学理工学部 学術講演会論文集, 2012, p. 517-518.
• 出口大輔, 井出一郎, 村瀬洋. 画像認識と GPU. 日本ロボット学会誌, 2010, vol. 28, no. 3, p. 268-271.
• 尾崎貴洋, 山内悠嗣, 藤吉弘亘. Joint HOG 特徴を用いた 2 段階 AdaBoost による車両検出. 動的画像処理実利用化ワークショップ (DIA2008). 2008, p. 101-106.
• 山下隆義, 藤吉弘亘. 特定物体認識に有効な特徴量. 情報処理学会 研究報告. CVIM 165, 2008, p. 221-236.

タイトルに関連する用語 (1件)： 物体認識