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J-GLOBAL ID：201702233976168304   整理番号：17A0055034

キーポイント検出のための高速Gauss SIFTとそのハードウェアアーキテクチャ【Powered by NICT】

Fast-Gaussian SIFT and its hardware architecture for keypoint detection

著者 (4件)： Ke Liu (SYSU-CMU Shunde International Joint Research Institute, China) ,  Wang Jun (SYSU-CMU Shunde International Joint Research Institute, China) ,  Zhao Xijun (Zhuhai South IC Design Service Center, China) ,  Liang Fan (School of Electronics and Information Technology, Sun Yat-Sen University(SYSU), China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APCCAS  ページ： 436-439  発行年： 2016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： スケール不変特徴変換(SIFT)は変異体スケールと回転における異なる画像の間の信頼性のあるオブジェクトマッチングを達成するために画像から特徴的なと不変特徴を抽出するためのアルゴリズムである。しかし,SIFT(スケール不変特徴変換)の膨大な計算は,その実時間実行を妨げる。本論文では,高速Gauss SIFT(FG SIFT)を提案した。キーポイント検出はFG SIFT(スケール不変特徴変換)で最適化した。Gaussスケール空間(GSS)におけるGauss(DoG)のSIFT(スケール不変特徴変換)の2次元差はxおよびy次元における二1D DoGに分離し,DoGピラミッドにおけるスケールのレベルも減少した。実験はFG SIFT(スケール不変特徴変換)は,GSS建設における約95%計算の複雑さを減少させ,キーポイント検出の精度を増加させることを示した。続いて,生成した特徴の精度は162%に増加し,マッチした特徴の精度は8%増加した。アルゴリズムレベルの最適化とは別に,FG SIFT(スケール不変特徴変換のキーポイント検出モジュールのハードウェアアーキテクチャを提案した。五段のパイプラインを導入した並列アーキテクチャでは,キーポイント検出の実行時間はわずか1.42ms@Xilinx Virtex5である。従来研究と比較して,速度が最も早く,溶液[9](ASIC)よりも21%速く,ハードウェア資源が最も資源節約溶液[5][6](Xilinx Virtex5)より70%低かった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 角錐 ,  ASIC ,  最適化 ,  *計算機アーキテクチャ ,  計算量 ,  不変性 ,  *ハードウェア ,  アルゴリズム ,  省資源 ,  二次元 ,  *高速度 ,  並列アーキテクチャ ,  スケール空間 ,  改変
準シソーラス用語： 実行時間 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： SIFT ,  ハードウェアアーキテクチャ