計測自動制御学会東北支部第179回研究集会（19汎12．14）
資料番号179−G

高安全知能集積システム用画像認識プロセッサの構成
AnImageRecognitionVLSIProcessor

鮎rHigh1y−SafbIntelligentIntegratedSystems○張山昌論．来山侶康，亀山充隆
OMnsn1101■iHariytuna．NohuyasllI（italyal叫Micl・litalmⅠ血1・1eyalll札
束北大学大学院情報科学研究科

Gl■よl・（111atCS（二］￣1口01ofI止｝1・1■i ti（）l・上Srニicnccs，n）11Olこ11Ullivt？r8ity
キーワード＝ 瞬時出力生成〔il山1T▲C（1山c一州†・l川tgCIL（肌止i仙），空間的並列処理（sl）礼ti叫）itl・山klI）r（〕C（〕SSillg）物体認
識（叫jectrel＝昭1iti（）Il），耶Ⅰ変換（HSIh・礼lほ鼓−1・1rlF山（）1り，領域分割（紺gIrl仙t仇tio可

遥摘先：〒9日ロー8579 宮城県仙台市青菜匡荒巻字青葉U5東北大学大学院情報科学研究科亀山研究室
張山昌≡凱Tel−＝（022）217−7154，F礼Ⅹ∴（022）2G3−94Ul，E−Ill一正hariy邑ma触珊eyama．e⊂ei．七0九0加．ac．jpする。その7ルゴリズムにおいては、接続情報を1． まえがき摘出するために細線化を用いているが、その計算高安全自動草、セキュリティシステム、ホーム量が全体の90以上を占めるため、細線化ためのサービスロボットなどのリアルワールド応用の実並列処理アーキテクチャが重要となる。

現のためには、人間に対する安全性を確保するた

細碑化部は、画像メモリ、演算部、中間結果記憶め、人間抽出が重要となる。また、このような応用バップ7から構成される。ある与えられたヽ7LSI用においては、変化する環境に対応するために処プロセッサの面積制約下で処理時間を最小化する

理の高速応答性が要求される。しかしながら、画ためには、中間結果記憶用バッファの容量を最小像から人間を抽出するためには膨大な計算量が要化L、演算部の並列度を高めることが皇軍となる。

求されるために、その専用VLSIプロセッサ化が望

そこで、バッブ7容量を最小化するために、共通入まれる。

力に着目Lた瞬時出力生成スケジューリングを提本稿では、空間的並列ア岬キテクチャに基づく案する。これは、共通人力を有する演算はできる

人間摘出VLSIプロセッサを提案する。人間の体格だけ同時に行ない、入力データがそろった演算をには固体差があるため、認識のための特徴量としできるだけ速やかに行なうという考え方である。ては閲体差に依存しないものが必要となる。そこ

このスケジューリングに基づき、並列に入力デーで、人間の手、足、頭などの接続の仕方を特徴量タを供給できる場合には、従来主流であるパイプとして、人間かどうかを判断することにより固体ライン7−キテクチャに比べ空間的並列アーキテ差に依存Lない認識を行なうアルゴリズムを提案

クチャが有効となることが示される。

一1−

2．人間抽出アルゴリズムとする。H，S，Ⅰはそれぞれ、色相、彩度、明度と呼ばれる値である。HSI色表現では、人間が同じ色2．1接続情幸削こ着目した人間積出と感じる色は、同じ色相と彩度の値を取るように回1に人間抽出処理のフローチャートを示す。人

変換さjlる。このように、色と明るさを分離でき間の体格には個体差があるため、人間抽出のためるために、HSI空間でH讃に着目L領域分剖を行えの特徴量としては、個体差を吸収できるものが必ば、明るさが異なる領域であっても、人間が同じ要とされる。そこで、本アルゴリズムでは、人間色と感じる領域を同じ領域とすることができる。

かどうかを判断する特徴量とLて接続情報を用い回2にRGB色表現とHSI色表現を用いた場合の例

る。すなわち、画像から頭、手、尼などの人間のを示す。

各部と推測される部分の接続の仕方により、人間＋︷ガかどうかの判断を行っている。

叩サ

∫

（1）

（fト椚コ＋（尺−G）コ＋【G−刷2＋月＋

G

月＋＋

∫

人力画像（カラー）J−＝￣1昭一丹‖
甘斤−（1一月

領域分割出力Fl呂．1人間抽出アルゴリズムのフローチャート

2．2 HSI色素規を用いた領域分割
領域分割の基本的な方法として、色による領域分割を採用する。領域を組み合わせて人間領域候補を生成するので、領域致が増加するにしたがってFig．2 HSI色表現を用いた領域分割

人間領域候補数は指数関数的に増大する。そこで、できるだけ領域数を増加させない領域分割の方法が必要となる。代表的な手法として、RGB色表現を用いた領域分割があるが、RGB色表現では本来同じ色の物体でも、明るさの影響でことなる領域になってしまう。そこで、ⅡSI色表現を用いた領域分割を採用するり□ⅡSI色表現はRG甘色表現を式川により変換することで得られる。ここで、軋G、B

Fig・．3 領域分割結果の例

は正規化されている、すなわち、（J≦几G†月≦1ー2−

SI】ARCU山礼10で40時間以上もの時間がかかり、これは全体の処理時間の99．G％を占める処理時間である。このように専用プロセッサによる並列処理が最も望まれる部分ため、珊線化アルゴリズムとしては、並列処理向き細線化アルゴリズムを採用すが）。

（3，6，9）（3，4，5，6）

図5に細線化処理の手順を示す。左右上下の4F穣．4 人間蘭蝿帳補の仮定方向から1画素縮小する処理を繰り返L、線の帽が1になったら終了する。通常、細線化では国6にコ．3 人間領域候補の仮定示すような3コ亡3の大ききの論理フィルタが用い領域を組み合わせて、人間領域の候補を仮定すられる。このアルゴリズムでは、各SLel）において、る。図aに示す領域を組み合わせることにより、3Ⅹ3論理フィルタを全画素に対Lて並列にかけ固4に示すような人間領域候補が得られる。領域ることが可能である。以下のS亡叩を線幅が1にな数を員：とすると、2ん通りの人間領域候補が存在するまで、繰り返すことで細線化が行われる。

る。そこで、本稿では人間の頚部領域に着∃し、Stepl．（左方向から縮小）囲7（a）のテンプレー候補数を減少している。頭部領域に着目する理由トとマッチし、かつ、同即乱卜（i）に示すテンは、頭部は他の部分に比べ、姿勢に依存せず安定プレートのどれかひとつとマッチする場合にして抽出できるからである。頭部領域候補を摘出は、その画素に対する論理フィルタの出力はするために、次のような仮完を導入する。

1とする。それ以外の場合には0にする。
●画像内に人間の全身が写っている。
Step2．（上向から縮小）囲7（1−〕のテンプレート■頭部領域は他の領域とは分けられている。とマッチL、かつ、固呂（乱卜（i〕に示すテンプ

このように仮定すると、人間の茄部は人間領域候レートのどれかひとつと7ツナする場合に補の20％以内の大きさとなるため、大きすぎるは、その画素に対する論理フィルタの出力は領域は頭部領域とは成り得ない。

1とする。それ以外の場合には0にする。

通常人間の体は頭部より下にある。Lたがって、

Step3・（右方向から縮小）国7（「）のテンプレート

頭部領域が限定されれば、頭部領域より下にあっとマッチし、かつ、図8トトti）に示すテンプて、頚部領域に連結してVlる領域だけを組み合わレートのどれかひとつとマッチする場合にせて人間領域候補を生成できるため、組み合わせは、その画素に対する論理フィルタの出力は致を減少できる。

1とする。それ以外の場合には0にする。
Step4．（下方向から縮小〕回7（d）のテンプレー

2．4 並列処理向き細線化アルゴリズム

トとマッチし、かつ、国別可、（i〕に示すテンプレートのどれかひとつとマッチする場合に本稿では人間領域候補のシルエットに対して細線化を行い、その結果の画像の端点、交点を用いは、その画素に対する論理フィルタの出力はて接続情報を抽出する。細線化は図1に示す処理の1とする。それ以外の場合には0にする。

中で、最も計算量がかかる処理である。一例とし

囲9に人間領域候補に対する細線化結果の例をて、人間領域候補数が13uOu個の場合には、StTN示す。

3

（b）D2 （C）D3★：don tca「e（d）D4

Fig・7 処理方向を決定するためのテンプレート

Fig．5 岸田線化処理の手順★ 口 ★ 0 口 0 ★ 口 ★

（b）E2 （亡）E3（d）E4 （e）E4 （f）E4Y
Fig．6 3Ⅹ3ウインドウ

コ．5 接続情幸削こ基づく人間領域候補の棉
証（g）E4 （h）E4 （i）E4★：don，tcare

囲10に示すように、細線化の結果から接続情報を抽出し、人間のモデルとグラフマッチングを行
Fig．8 摘出点を決定するためのテンプレート

うことで、人間かどうかの判断を行う。人間候補
領域が、本当に人間領域である場合には、足領域、3．プロセッサアーキテクチャ

手領域、頭領域の大きさが、伸長に対して決められる。そこで、各領域に含まれる端点を、それぞ回11に人間抽出VtSIプロセッサの全体の構成をれ、足、手、頭とみなす。この仮定に基づき、人示す。領域分割部、人間領域候補生鹿部、細線化間かどうかをチェックする。例えば、手、または、削、検証部から構成される。人間領域候補数が1

足が3本以上ある場合には人間ではないと判断す

3000回の場合のシミュレーション例では、細線る。さらに、手、足、頭の接続の仕方により、人北が全体の処理時間の99．6％を占めている。従っ間であれば、数種類のグラフでモデル化できる。て、凋線化の並列化が重要となる。国12に細線化

この人間のモデルとマッチングすることで、より部の構成を示す。凋揺化部は、人間領域候補のシ詳細にチェックを行える。また、手、足の伸長に対ルエット画像を記憶する画像メモリ、演算部、中する太さなどを用いてさらに詳細にチェックを行間結果を記憶するバッファから構成される。今回える。

採用Lている細線化アルゴリズムは、完全並列処理が可能であるため、画像メモリ、およぴ、バッ−4一

かに行なう。

入力
画億￣￣一〔a）人間領域候補（b腫蘭化結果

Fig．11人間摘出VLSIプロセソサの構成

Fig．9 人間候補領域に対する細線化結果例

Fig．1U 接続情報に基づく人間領域候補の検証
Fig．12 細線化部の構成

ファからの入力データを、演算部に並列に供給できれば、摘算器の稼働率を1UU附こできる。すなわ

簡単のために図13に示す1Ⅹ3のウインドウの例でち、演算器致に反比例Lて処理時間を減少できる。

考える。演算部の並列度に応じて、入力データを画像メモリの容量は固定であるため、与えられた並列に供給できるとすが）。図14が共通入力に着チップ面積制約下で処理時間を最小化するために日したl偉時出力生成に基づくスケジューリングでは、中間結果記憶用のバッファの容量を最小化L、ある。共通の入力データ、例えば、Dl，D2を用い演算器数を最大すればよい。

る演算を同時に、かつ、できるだけ早い時点で行バッファ容量を最小化するために、共通入力になうことにより、記憶を不要にLている。この例

着目した瞬時出力生成スケジューリングを提案すでは、バップ7は1個でよい。一方、固15に示する。この考え方は以下のようなものである。

ように、パイプラインを用いると、共通の人力が●共通の人力データを有する演算をできるだけ異なるステップで使われるために、記憶の必要が同時に行なうようにする。

生じている。結果とLて、バップ7は3個となる。

●入力データがそろった演算をできるだけ通やまた、囲1Gに示すように、空間的並列処理のスケ− D−ジュールにおいても、共通入力に対する演算を同DID2 ロ3 D4時に行なわなかった場合には、挽のステップでその入力を使用するために、バップ7に記憶する必要がある。結果とLて、バッファ故が3個となる。
国17に共通入力に黄白した瞬時出力生成スケジ

ューt」ングに基づく細線化部の構成例を示す。一例
として、演算器数を10240個とした場合には、ワークステーションでの処理と比べ、20万倍の高速化が達成される。また、パイプラインアーキテク
Fig．14 共通入力に着目Lた瞬時出力生成スケジ

チャと比較すると、同一トランジスタ放で約10％のューリング性能向上が達成される。
Dlご1−」￣じ一くこゝ
● 3Xlのフィルタ
Fi賢一15 パイプライン処理のためのスケジューリ；雷ング間を減少できることを示した。

Fig．131Ⅹ3ウインドウの例

今後、佃の特徴量、例えば、赤外線などと組み合わせることで、より高精度な人間抽出が可能になるものと期待される。

3．1 むすび
画像から人間抽出するために、人間の体格の固体

参考文献

差に依存Lない特徴量として、接続情報に着日し

1）境田慎一，鹿鳴寿明，田中豊っ漆山一郎：Ⅰ（平均アルゴリズムの初鞠値依存性を利用Lた統合処理にたアルゴリズムを提案Lた。また、そのアルゴリズよる画像の領域分割法

ムにおいて計算量が膨大となる、細線化を高並列

2）田村秀行＝描線化故についての話者無，信挙措軋
PRL75・GG（1ロ75）に行なうVLSIプロセッサを提案した。並列データ

3）張山昌喜軌李昇桓「亀山充隆：最適メモリアロケー

供給が可能な条件下では、瞬時出力生成スケジューションとモーションステレオVLSlプロセッサへの応

札第2回システムLSI琵琶湖ワークショップ（19叫

リングを用いることで、従来主流であるパイプラインアーキテクチャに比べて、同一面積で処理時、し；−DID2D3［〉4D5D6D7D白□9ロ10DllD12

Fig．16 共通入力に着日しない瞬時出力生成スケジューリング

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Fig．17 共通入力に着目した暁時出力生成スケジューリングに基づく経線化郡の構成

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