研究概要 |
本研究では,近年急速に発達している多数の計算コアを有する GPU (Graphics Processing Unit)を利用し,並列処理に基づく物体認識アルゴリズムを構成することを目的とした.まず,物体認識の基盤要素である局所不変特徴の抽出に対し,並列処理を適用した.方向マップと呼ばれるデータ構造を導入することにより,並列処理で効率的に実行可能な均一な局所演算により特徴抽出を構成できることを示した.その結果,従来の方法よりも,高速かつ特徴数の変化に対しスケーラビリティの高い特徴抽出を実現することができた.
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