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ＳＩＦＴ特徴量抽出に対応する並列プロセッサ構成法の研究ＳＩＦＴ特徴量抽出に対応する並列プロセッサ構成法の研究 |
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内容記述
近年、SIFT(Scale lnvariant Feature Transform)特徴量を利用する画像'認識手法が注目されている。しかし、専用ハードウエアにより、実時間のSIFT処理を実現する手法ではSIFT以外の処理に全く対応出来ない等、汎用性と柔軟性に欠ける問題が存在する。これに対し、本論文では、SIFT以外の画像処理にも適用できるだけの汎用性を備えたSIMD型の並列プロセツサ構成を検討した。また、SIFT特徴量抽出の主要な処理を全部SIMD並列処理で実行することを可能とした。さらに、MIMD型並列プロセッサに劣らぬ性能を得るために処理ネックとなる部分に、新たな高機能命令セットを定め、性能をはかつた。具体的には、Gaussianフイルタ演算処理で、フィルタ処理を3倍高速化した。極値検出で、注目画素の近傍の比較演算を3倍高速化した。オリエンテーシヨン算出(ヒストグラム生成を含む)で、ハードウエア構成の追加によつて、8並列で実行により7倍高速化した。また、性能モデルを用いて汎用性を備えたSIMD型の並列プロセツサ構成の性能評価を行つた。
Currently, with the development of image-recognition technique, to recognize a large number of objects everyday, has been developed by various research methods. However, such an environment to move against the actual camera itself, there is a problem that would have greatly diminished accuracy. It is difficult to recognize the impact of external environmental changes and the presence or absence of light and other lighting, even in the background of major changes in video camera. Therefore the recognition technique with quantity of SIFT characteristic is nominated for a masterpiece. However, dedicated hardware implementations of the high processing speed is obtained, there is a little exibility issue. Furthermore, the parallel computation system which is real-time processing colrespondence and exibility is necessary. In this paper, I proposed a method to construct robust to withstand poor conditions, based on dedicated hardware configuration of the existing law. And I performed the basic design of highly parallel processols for general pulpose image recognition that can be implemented in other process.
三重大学大学院工学研究科博士前期課程情報工学専攻
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http://miuse.mie-u.ac.jp/bitstream/10076/13008/1/2011M266.pdf