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J-GLOBAL ID：201802217733887039   整理番号：18A1769410

YCBCRカラーモデルを用いたヒト皮膚色検出のためのGPU加速計算【JST・京大機械翻訳】

GPU Accelerated Computing for Human Skin Colour Detection Using YCbCr Colour Model

著者 (2件)： Solanke Ganesh B. (Dept. of computer engineering PCCoE, Nigdi, India) ,  Gore Sonal (Dept. of computer engineering PCCoE, Nigdi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCUBEA  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 人間の皮膚検出は,皮膚セグメンテーション,人間の顔検出,人間-コンピュータインタフェイス,ビデオ監視および手ジェスチャーの認識のような物体検出または認識の他の領域の性能を改善するための重要な初期段階である。画像中の皮膚色の高速認識は画像処理のための重要なタスクである。本研究では,皮膚色を検出するための新しいGPU加速計算を紹介した。提案した手法は,画像処理において一般的ではなく,皮膚検出アルゴリズムであるYCbCr色空間を用いるが,良好な選択として得られる。YCbCr特性はYCbCr色空間を皮膚色検出に最も適している。画像は数百万画素からなり,各画素情報はその隣接画素に依存しない。そこで本研究では,画像処理に含まれるピクセル計算の数百万に対して並列に計算するためのGraphics処理ユニット(GPU)の能力に焦点を当てた。すべての画素処理は他のものとは独立している。したがって,GPUは,高いプログラミングインタフェイスを用いて,効果的に使用することができる。本論文では,CUDAを並列プログラミングプラットフォームとして用いた。それは人間の皮膚検出プロセスのスピードアップを助ける。皮膚色検出のための提案したYCbCr皮膚色モデルをSFAデータベース上で評価した。本研究の結果解析は,明確な試験環境における有意な速度の達成を証明した。結果は,並列計算技術が処理の速度を大いに改善することができて,YCbCr色空間を使用する人間の皮膚検出の性能を改善することができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  データベース ,  *ヒト ,  画像処理 ,  画像 ,  画素 ,  並列演算 ,  高速度 ,  色空間
準シソーラス用語： 身振り ,  *肌色 ,  顔検出 ,  並列プログラミング ,  検出アルゴリズム ,  ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： カラー ,  モデル ,  ヒト ,  皮膚色 ,  GPU ,  加速 ,  計算