GPGPUを用いた時空間ガボールフィルタによる実時間動き検出とその応用

摘要

The aim of this study is to develop a real-time visual motion detection system by using physiologically meaningful image processing algorithm. Spatiotemporal energy model has been recognized as the most plausible algorithm corresponding to the jobs in motion detection performed by simple and complex cells existing in area V1 of cats or macaque monkeys. Because of the parallelism of the brain, this algorithm inherently has high parallel performance. Together with the locality, spatiotemporal Gabor filtering and succeeding energy extraction process fit with the architecture of present GPGPU techonology. Enabling real-time motion detection at each pixel location over the entire input image is fundamental in many applications as for instances in robotics vision and car-mounted camera.%大脳皮質V1野に存在し，視覚的動きの方向に感受性を持つ単純型細胞のモデルである時空間ガボールフィルタと，その出力に基づいたV1野複雑型細胞のモデルである時空間エネルギーモデルによって，動画像中の局所的な動き検出を行うことが可能である．しかし，時空間ガボールフィルタでは，フィルタカーネルと時系列画像とのたたみ込み演算量が膨大なため，実時間処理は困難であった．GPGPUを用いた演算の画素並列化により，時空間エネルギーモデルの実時間処理を可能とした．さらに，多重解像度での動き検出およびその統合処理を行い，動き検出の適用範囲を広くした．ロボットや車載カメラなどの移動カメラにおけるオプティカルフロー解析や，運動コントラストに基づいた図地分離など，物体・環境認識処理のフロントエンドとして利用可能である．