Autor(es):
Lopes, Marcelo Teider
Data: 2020
Origem: Oasisbr
Assunto(s): CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS); Computação gráfica; Processamento de imagens - Técnicas digitais; Métodos de gradiente conjugado; Processamento paralelo (Computadores); Computer graphics; Image processing - Digital techniques; Conjugate gradient methods; Parallel processing (Electronic computer); CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS); CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS); Computação gráfica; Computação gráfica; Processamento de imagens - Técnicas digitais; Processamento de imagens - Técnicas digitais; Métodos de gradiente conjugado; Métodos de gradiente conjugado; Processamento paralelo (Computadores); Processamento paralelo (Computadores); Computer graphics; Computer graphics; Image processing - Digital techniques; Image processing - Digital techniques; Conjugate gradient methods; Conjugate gradient methods; Parallel processing (Electronic computer); Parallel processing (Electronic computer)
Descrição
Extração de descritores de características é uma tarefa fundamental para o processo de reconhecimento de padrões. Nesse projeto é apresentada uma implementação em GPU de um descritor de características de imagem baseado na distribuição local de orientação de gradientes, o descritor Histograms of Oriented Gradients (HOG), e esta implementação é comparada com implementações de referência pré-existentes em CPU e GPU, além de uma implementação em CPU desenvolvida para este trabalho. Foi obtida uma aceleração de 14,3 vezes em comparação com a implementação em CPU para imagens de resolução Full HD (1920 × 1080 pixels) e um ganho de performance superior a 30% em relação à implementação em GPU de referência.
Feature extraction is fundamental to the process of pattern recognition. In this project a GPU implementation of an image feature descriptor based on local distribution of gradient orientation, the Histograms of Oriented Gradients (HOG) descriptor, and it is compared to pre-existing reference implementations in both CPU and GPU, together with a CPU implementation developed in this project. A speedup of 14,3, compared to the CPU implementation, is achieved for Full HD (1920 × 1080 pixels) resolution images and a performance gain of over 30%, compared to the reference GPU implementation.
