2010 Fiscal Year Annual Research Report
確率的領域分割と超平面クラス分類による高精度・汎用・実時間画像認識SOCの研究
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22560325
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
深山 正幸 金沢大学, 電子情報学系, 講師 (30324106)
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| Keywords | 画像分割 / パターン認識 / 画像認識 / SOC |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、汎用で高精度な画像認識アルゴリズムを考案し、これに基づく実時間SOCプロセッサを平成24年度末までに開発し、性能を実証することである。目標はスループット性能VGA30fps、動作周波数150MHz、0.18μmプロセスを用いたチップ面積10mm角とする。
平成22年度には、画像認識アルゴリズムについて、A)1回の画面スキャン中に動きモデル推定と領域分割を同時処理する効率的な動き分割手法の考案、B)新しい動き分割手法に基づく画素単位のパイプライン処理による高性能動き分割プロセッサ・アーキテクチャの考案、C)ステレオ動両像の空間的・時間的動き分割による物体検出・追跡手法の考案、D)時空間動き分割アルゴリズムのソフトウェア実装とライブラリ化、E)本アルゴリズムの車両検出・追跡への適用を行った。
A)とB)により従来の動き分割プロセッサと比較してスループット性能を2倍とし、必要な画像メモリ容量を半分にした。C)は同時刻の左右ステレオ画像の空間的動き分割によりカメラから物体までの距離画像生成と物体検出を同時に行い、現在と次の時刻の2枚の画像の時間的動き分割により移動する物体を追跡する手法である。本手法は物体の基本特性(物体は空間的に集中し、動きは一つ)に基づいて検出・追跡を行うため汎用的であり、共通の動き分割で空間的・時間的解析を行うため効率的である。D)では時空間動き分割アルゴリズムをソフトウェア実装し、オープとソースライブラリQpenCVを組み合わせて画像認識シミ.ユレータ・プラットフォームを構築した。E)ではこのプラットフォームを利用して車両検出・追跡シミュレータを構築し、アルゴリズムの有効性を確認した。
来年度は時空間動き分割の他の画像認識への応用と、1)画像認識プロセッサ・アーキテクチャの研究と2)領域分割部とクラス分類部のTEG開発を行う。
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Research Products
(2 results)
