分散メモリシステムにおける大規模距離画像の並列同時位置合わせ手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2005-09-15
• タイトル: 分散メモリシステムにおける大規模距離画像の並列同時位置合わせ手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Parallel Simultaneous Alignment of a Large Number of Range Images on Distributed Memory System
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 画像情報
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 大阪大学産業科学研究所
• 著者所属: 大阪大学サイバーメディアセンター
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cybermedia Center, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者名: 大石岳史; 佐川, 立昌; 中澤, 篤志; 倉爪亮; 池内, 克史
• 著者名(英): Takeshi, Oishi; Ryusuke, Sagawa; Atsushi, Nakazawa; Ryo, Kurazume; Katsushi, Ikeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では複数方向から測定された多数の距離画像を並列に同時位置合わせする手法を提案する．複数距離画像の同時位置合わせ手法はこれまでにいくつか提案されているが，それらを大規模距離画像にそのまま適用することは計算時間およびメモリ使用量の問題のため現実的ではない．そこで我々は同時位置合わせ手法を並列化し，分散メモリシステム上で計算の高速化およびメモリ使用量の削減を可能にする手法を開発した．位置合わせ計算で最も計算コストが高いのは対応点探索および誤差計算であるが，これらの計算は各距離画像間で独立に行うことができる．そこで，これらの計算を各距離画像の組合せごとにプロセッサに割り当てることによって並列処理を行った．このとき，位置合わせ計算に不要，冗長な組合せを除去することにより，計算時間の短縮および効率的なデータ分散を図った．また負荷分散とデータ分散を同時に実現するためにはグラフ分割の手法を用いた．提案した手法の有効性を確認するために，16プロセッサのPC クラスタを用いて大規模距離画像群に対して同時位置合わせ実験を行い，収束性能と位置合わせ精度，計算時間，メモリ使用量に関して評価した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper describes a method for parallel alignment of multiple range images. Since it is difficult to align a large number of range images simultaneously, we developed a parallel method to accelerate and reduce the memory requirement of the process. Although a general simultaneous alignment algorithm searches correspondences for all pairs of all range images,by rejecting redundant dependencies, our method makes it possible to accelerate computation time and reduce the amount of memory used on each node. The correspondence search is performed independently for each pair of range images. Accordingly, the computations between the pairs are preformed in parallel on multiple processors. All relations between range images are described as a pair node hyper-graph. Then, an optimal pair assignment is computed by partitioning the graph properly. The method was tested on a 16 processor PC cluster, where it demonstrated the high extendibility and the performance improvement in time and memory.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 46, 号 9, p. 2369-2378, 発行日 2005-09-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764