PCクラスタの基本性能とアプリケーション

現在の基本ソフトウェアはまだ十分な最適化が行われておらず，十分な性能が 出ているとは言えない．現状の基本性能は以下のようなものである．

• 640 x 480画素のカラー画像（1画素32ビット）の転送時間：12.1msec
• 画像処理に割り当て可能な時間：10fps時で１フレームあたり58.9msec

これからもわかるように，同期機構のオーバーヘッドが大きいため，フルサイ ズのカラー画像では実時間（NTSCのフレーム速度である30fps）の処理は，今 の実装では不可能である．これは，我々が実装した同期機構の効率の問題だけ でなく，OSレベルの問題もあると考えられ，リアルタイムOSを利用するなどの 対応を考える必要がある．もちろん，以下に述べるように画像の空間的な解像 度を低減させることによって，時間的な解像度を保つことは可能である．

次に，現在の実装をベースに，簡単な実時間アプリケーション（実時間モーショ ンキャプチャ）を開発し，システムの有効性を評価した．PCクラスタは図 2.6に示すような構成を用いた．

Figure 2.6: モーションキャプチャにおける処理モジュールの構成

Figure 2.7: 実時間モーションキャプチャシステムの構成

(a) セットアップ

(b) 実験の様子

Image Capturing Module(ICM)

 
このモジュールは画像の獲得とリサイズ(320 x 240画素)を行う．ここで得 られた画像は，2DPMに転送される．

2-D Processing Module(2DPM)

 
このモジュールは２次元画像処理を行うモジュールであり，２次元的画像特徴 を抽出して3DPMに転送する．

3-D Processing Module(3DPM)

 
このモジュールは３次元情報抽出のモジュールである．2DPMから転送 された特徴情報から３次元モデルパラメータを抽出し，それをRPMに転 送する．

Real-time Rendering Module(RRM)

 
このモジュールは実時間の描画モジュールである．3DPMから転送され た３次元モデルパラメータをもとに，対象物を可視化する．

作成したシステムは，12個のカラーマーカを人間の各関節に装着したものを2 視点で観測して全身の動きを実時間で再構成するものである．処理の内容は， カメラで撮影した画像からカラーマーカを抽出し，2視点からの情報を基にカ ラーマーカの3次元位置を求め，人体の動きを推定するというものである．画 像の解像度を320 x 240画素に縮小することによって，30fpsのオンライ ンの実時間処理が可能であり，仮想空間における実時間インタラクション等に 利用できることを確認した（図2.7）．また，6視点でカラー マーカを追跡するシステムについても基礎実験を行い，障害物による隠蔽を多 視点情報により回避できるアルゴリズムが30fpsで動作することを確認した．