| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2009-11-19 13:40
GPUによるPCA-L1アルゴリズムの高速並列演算 ○船津暢宏・黒木祥光(久留米高専) IE2009-100 |
| 抄録 |
(和) |
多次元データの解析問題において,L2-PCA は最も良く知られた手法のうちのひとつであるが,L2-PCAによって得られる基底は外れ値の影響を受けやすい.そこで外れ値に頑健なL1 ノルムを評価関数とするL1-PCA を行うことで,外れ値の影響を受けにくい基底を求めることが出来る.L1 ノルムに基づく基底を求めるアルゴリズムは演算負荷が大きいが,これらの処理は独立している部分が多くあり,並列に演算させれば容易に高速化することが出来ると考えられる.そこで著者らはGPU の持つ演算コアを画像処理以外の用途に使用する技術であるGPGPU(General Purpose GPU) に着目した.L1-PCA を顔認証に適応しGPGPU で実装したところ,CPU のみの場合と比較して,基底の計算時間を約50%高速化することに成功した. |
| (英) |
In data-analysis problems with a large number of dimension, principal component analysis based on L2-norm (L2- PCA) is one of the most popular methods, but L2-PCA is sensitive to outliers. Unlike L2-PCA, PCA-L1 is robust to outliers because it utilizes the L1-norm, which is less sensitive to outliers. However, PCA-L1 needs long time to calculate bases, because PCA-L1 employs an iterative algorithm to obtain each basis, and requires to calculate an eigenvector of autocorrelation matrix as an initial vector. The autocorrelation matrix needs to be recalculated for each basis. In this paper, we focus on GPGPU (General Purpose GPU). We applied the PCA-L1 algorithm to the face-recognition technology and compared the computing time of GPGPU with CPU. Simulation results show that GPGPU decreases the execution time from CPU. |
| キーワード |
(和) |
GPGPU / CUDA / 主成分分析 / L1ノルム / Eigenface / / / |
| (英) |
GPGPU / CUDA / PCA / L1-norm / Eigenface / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 292, IE2009-100, pp. 13-17, 2009年11月. |
| 資料番号 |
IE2009-100 |
| 発行日 |
2009-11-12 (IE) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IE2009-100 |