SIMD型マトリックスプロセッサを用いたHaar特徴ベースオブジェクト検出

摘要

我々の研究グループではこれまでに2,048並列処理が可能なSIMD（Single Instruction Multiple Data）型マトリックスプロセッサを開発している．開発したアーキテクチャでは超並列処理が可能なため，同じ命令を複数のデータに適用する画像処理等に適している．本稿ではHaar特徴とAdaBoostを用いたオブジェクト検出手法について提案する．処理の高速化手法として，条件を満たしたHaar特徴同士を組み合わせて，新たにHaar特徴を生成するコンポジット特徴を用いることでHaar特徴数を削減した．オブジェクト検出として顔検出と車検出を行った．車検出では，車の特徴に注目し，車の中心を挟んで対称的なコンポジットHaar特徴を導入することで検出精度の向上を実現した．また，各オブジェクトに最適な識別器セットの設計を行い，どちらも数百msの処理速度で90％以上の検出率を実現した．