CGとGPUを用いた三次元物体の姿勢推定
コンピュータビジョンでは，対象とする問題が複雑になると解析的に解くことが困難になり，テンプレートマッチングのような探索的な手法を用いる必要がある．一方で，探索的手法では計算量が膨大になり初期値が必要であったり，トラッキング等の探索範囲の狭い問題に限定されることが多い．この問題を解決するためにCG技術とGPUの能力を用いた手法を提案し，広域の探索問題である位置姿勢推定システムの構築を行った．また，入力画像とGPUでレンダリングした予測画像の微分画像同士のマッチングによって，対象物体の姿勢の推定が高速に行えることを実験で確認した．本研究ではGPUによるテンプレートマッチングをGLSLを用いた実装とCUDAを用いた実装で比較し，テンプレートマッチングではCUDAによる実装が高速であり，テンプレートのレンダリングを含めるとGLSLによる実装が高速であることがわかった．
Fig. 1 GPUによってレンダリングしたテンプレート群画像
Fig. 2 姿勢推定結果
参考文献
- 望戸雄史，渡辺義浩，小室孝，石川正俊: CGとGPUを用いた三次元物体の姿勢推定, 第12回画像の認識・理解シンポジウム (松江, 2009.7.22)/論文集, pp. 1653-1660(IS3-41)