|
Информатика, вычислительная техника и управление
Подходы к оптимизации и распараллеливанию вычислений в задаче детектирования объектов разных классов на изображении
Е. А. Козинов, В. Д. Кустикова, И. Б. Мееров, А. Н. Половинкин, А. А. Сиднев Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского
Аннотация:
Рассматривается задача детектирования объектов разных классов на статических изображениях: фотографиях или отдельных кадрах видеопотока. Описывается схема решения данной задачи с использованием алгоритма Latent SVM. Используется известный подход к ускорению вычислений — построение каскада классификаторов. Описывается вычислительная схема решения задачи детектирования с помощью каскадного Latent SVM. Обсуждаются проблемы распараллеливания и оптимизации времени поиска объектов одного класса на изображении. Проводится анализ вариантов решения указанных проблем. Выделяются наиболее трудоемкие участки реализаций, рассматриваются различные схемы распараллеливания, оцениваются их преимущества и недостатки. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на базе изображений PASCAL Visual Object Challenge 2007, дается их анализ, а также формулируются выводы и планы по дальнейшему развитию.
Ключевые слова:
детектирование объектов, алгоритм Latent SVM, каскадный классификатор, распараллеливание.
Поступила в редакцию: 05.11.2012
Образец цитирования:
Е. А. Козинов, В. Д. Кустикова, И. Б. Мееров, А. Н. Половинкин, А. А. Сиднев, “Подходы к оптимизации и распараллеливанию вычислений в задаче детектирования объектов разных классов на изображении”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 2012, № 2, 68–82
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/vyurv128 https://www.mathnet.ru/rus/vyurv/y2012/i2/p68
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 155 | PDF полного текста: | 61 | Список литературы: | 30 |
|