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Título: Histograma de gradientes orientados utilizando processamento paralelo em GPU
Título(s) alternativo(s): Histogram of oriented gradients using GPU parallel processing
Autor(es): Lopes, Marcelo Teider
Orientador(es): Nassu, Bogdan Tomoyuki
Palavras-chave: 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)
Data do documento: 10-Jul-2015
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: LOPES, Marcelo Teider. Histograma de gradientes orientados utilizando processamento paralelo em GPU. 2015. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.
Resumo: 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.
Abstract: 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.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8125
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