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対して,DB ベクトルが 1 億個の場合の最近傍探索処理を 1 秒以内に処理することを目指す. 2. 従来技術と課題 2.1 従来技術 DB 中の画像群が大規模化すると,DB ベクトル群が大規模化する. 大規模化した DB ベクトル群を想定し, クエリベクトル数を 1000 個,DB のベクトル数を

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Academic year: 2021

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図

図 1 物体認識処理の流れ 1. はじめに 物体認識処理の 1 つに，物体が撮影された画像をデータベース（以下，DB）中の画 像群と照合し，同じ物体の画像を特定する処理がある．本研究では，局所特徴量を用 いた物体認識処理技術 1）について取り扱う．この局所特徴量を用いた物体認識処理 の流れは図 1 のようになり，処理を局所特徴量抽出と照合に大別することができる． 局所特徴量抽出は， SIFT 2），SURF 3）等のアルゴリズムを用いて，1 枚の入力画像 （以下，クエリ）から，数百～数千の高次元
図 4 500 万ベクトルを全探索時の処理時間の比較 500 万個，ベクトルの次元数 128 次元のベクトル群に対して，CPU を用いて全探索に よる最近傍探索を行ったところ，ユークリッド距離計算に約 400 秒かかり，最近傍ベ クトルを選択する処理には約 30 ミリ秒しかかからなかった．そのため，ユークリッド 距離計算の段階を高速化することは，最近傍探索処理全体の高速化に繋がる． このユークリッド距離計算を大規模並列化する手法として， GPU を利用する．GPU
図 5 葉ノードに複数ベクトルがある木構造 理可能な点に着眼した．本研究で想定しているような大規模なベクトル群に対して， GPU による距離計算の大規模並列化は，単位時間当たりに処理できるベクトル数を増 加させることができるので，探索速度が速くなる． これら 2 つの着眼点から，探索範囲は絞るが，GPU の計算能力を活用し，広範囲の DB ベクトルを高速に探索できる手法を提案する．探索範囲を広くできることで，距 離計算できる DB ベクトル数が増え，結果として探索精度も高く保つことができる． 本提案手法
図 7 葉ノード中のベクトル数を変化させた時の処理速度比較 5.1 葉ノードサイズに対する探索時間の測定 5.1.1 目的・方法 本研究では，各分散探索ノードにおける 512 万個の DB ベクトル群を分割すること で，探索範囲を削減する．そして，分割した範囲を GPU で並列に探索することで，高 速化を図っている．しかし，分割数を増やし，葉ノードあたりのベクトル数がある値 以下だと， GPU で並列処理を行う場合よりも，CPU で行った場合の方が高速であると 推測できる．例えば，分割数を 256
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