リアルタイム画像識別におけるスケ∵ラブルアーキテクチャの設計

摘要

画像識別処理は一般的に処理負荷が大きく，処理の種類や組み合わせも多岐にわたる．特にデータセンタ等で集約した映像にリアルタイム処理を行う場合，高い処理能力と低レイテンシのみならず，解像度や識別精度などの各種パラメタ，使用するハードウエアの量や特徴といった，要求や資源の変動に際して速やかに適応できる構造の柔軟性が重要となる．本報告では，負荷の大きい画像識別処理のひとつである，HOG 特徴量に基づくRed Ada Boost 型識別器を取り上げる．大量の弱識別関数への引数供給と総和の計算を，ラインバッファ構造に途中結果を格納するアーキテクチャによって実現し，識別器の規模に依存しない高いスループットと，小さいレイテンシを達成した．%A scalable hardware architecture is proposed for real time image recognition application. The hardware creates feature values of the input images based on HOG algorithm, which are accepted by RealAdaBoost algorithm in the following recognition phase. It achieves not only high throughput and low latency but can adjust itself flexibly to user requirements such as resolution of input images, recognition accuracy, and so on, by an efficient implementation of the weak classifiers. We have implemented the hardware on FPGAs and verified its performance.