畳み込み型顔検出器におけるGPUの利用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2006-02-21
• タイトル: 畳み込み型顔検出器におけるGPUの利用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: GPU Implementaion of Convolutional Face Finder
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学 教養学部 広域科学科広域システム分科
• 著者所属: 東京大学大学院 総合文化研究科 広域科学専攻 広域システム科学系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept of General Systems Studies College of Arts and Sciences The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept of General Systems Studies Graduate School of Arts and Sciences The University of Tokyo
• 著者名: 鈴木, 裕一; 山口, 泰
• 著者名(英): Yuichi, SUZUKI; Yasushi, YAMAGUCHI
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，GPUを計算に利用して，画像の中から高速に顔を検出することを試みる．畳み込みを多用して顔を画像の中から検出するCFF(Convolutional Face Finder)という方法がある．CFFの性能は良いとされているが，畳み込みの計算量が多いので他の競合する顔検出アルゴリズムに比べてやや遅くなる．GPUは畳み込みのような計算を高速に実行できるので，GPUを利用してCFFを計算することで高速化を図ることができる．様々な大きさの画像を入力とする実験を行い，その結果を基に，GPUによる高速化について議論する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this research, the authors try to detect faces at high speed by using a GPU. There is a method named CFF(Convolutional Face Finder) that detects faces by computing a lot of convolutions. Although the detection rate of CFF said to be good, CFF is slow compared with other competing face detection algorithms because convolutions consume much computational time. Since a GPU can execute the calculation like convolutions at high speed, we attempt to speed up CFF by using a GPU. In our experiment, images of various sizes are used. This report shows that GPU can compute CFF faster than CPU.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10100541
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD（CG）; 巻 2006, 号 18(2006-CG-122), p. 75-80, 発行日 2006-02-21
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会