| 講演名 | 2008-11-28 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(一般セッション5,アンビエント環境知能) 市村 直幸, |
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| 抄録(和) | 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,この計算量の削減を目的とした近似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. |
| 抄録(英) | Detecting characteristic scales of feature points by the normalized LoG filter is used to extract local invariant features. Since large amount of computations for convolutions to create scale spaces are required, the computational cost in detecting characteristic scales has to be reduced for applications with time constraints. This paper presents a GPU-based implementation of an approximated LoG filter (ALoG filter). The response of the ALoG filter is calculated from the pixels corresponding to the extrema of the normalized LoG function to reduce the computational cost. We implement the filter using the CUDA for fast computation and create the scale space with 5 octaves, 5 images within an octave and the initial scale 1.6 from a 720×480 pixel image. For the scale space, the ALoG filter is about 2 times faster than the normalized LoG filter and the computational time is around 14[ms]. The ALoG filter has much more advantage in its suitability for computing with large scales. We implement other functions for extracting local invariant features based on the GPU and show their performance. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2008-144,MVE2008-93 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2008/11/20(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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(一般セッション5,アンビエント環境知能) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extracting Local Invariant Features Using the Approximated LoG Filter : A GPU-based Implementation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 市村 直幸 / Naoyuki ICHIMURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所脳神経情報研究部門 Neuroscience Research Institute, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 発表年月日 | 2008-11-28 |
| 資料番号 | PRMU2008-144,MVE2008-93 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 328 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |