Paralelización de un algoritmo de búsqueda de patrones en imágenes basado en la distancia de HausdorffReportar como inadecuado




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Advisors: Sánchez García, Luis MiguelBerlanga de Jesús, Antonio

Department-Institute: Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática

Degree: Ingeniería en Informática

Issued date: 2012-10

Defense date: 2012-10-22

Keywords: Proceso de imágenes , Proceso en paralelo , Algoritmos , Kalman, Filtro de , Kalman filter

Rights: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España

Abstract:Este trabajo discute diversas técnicas y tecnologías de paralelización de código,estudia diferentes estrategias de análisis de imágenes. Posteriormente propone un algoritmo para detección de formas en imágenes haciendo uso de la distancia de Hausdorff y presEste trabajo discute diversas técnicas y tecnologías de paralelización de código,estudia diferentes estrategias de análisis de imágenes. Posteriormente propone un algoritmo para detección de formas en imágenes haciendo uso de la distancia de Hausdorff y presenta una implementación secuencial y una paralelización en OpenMP. Finalmente compara el rendimiento entre estos desarrollos y expone las conclusiones obtenidas.+-





Autor: Ortiz Nieto, Daniel

Fuente: http://e-archivo.uc3m.es


Introducción



Universidad Carlos III de Madrid Repositorio institucional e-Archivo http:--e-archivo.uc3m.es Trabajos académicos Proyectos Fin de Carrera 2012-10 Paralelización de un algoritmo de búsqueda de patrones en imágenes basado en la distancia de Hausdorff Ortiz Nieto, Daniel http:--hdl.handle.net-10016-16938 Descargado de e-Archivo, repositorio institucional de la Universidad Carlos III de Madrid Paralelización de un algoritmo de búsqueda de patrones en imágenes basado en la distancia de Hausdorff Daniel Ortiz Nieto 16 de octubre de 2012 Tutores: Luis Miguel Sánchez García, Antonio Berlanga de Jesús ARCOS, GIAA Escuela Politécnica Superior Universidad Carlos III de Madrid 1 Índice general 1.
Introducción 1.1.
Estructura del documento . 1.2.
Glosario . 1.3.
Objetivos 1.3.1.
Problemática actual 1.3.2.
Detalle de los Objetivos 1.4.
Planificación I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Estado del Arte 2.
Tecnologías de Paralelización 2.1.
Threads . 2.1.1.
Hilos de C 11 2.1.2.
OpenMP 2.1.3.
TBB . 2.2.
SIMD 2.2.1.
CUDA 2.2.2.
OpenCL . 2.2.3.
ArBB 2.2.4.
Cilk . 2.3.
Requisitos tecnológicos . 1 1 2 5 5 6 7 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.
Análisis de Imágenes 3.1.
Representación de invariantes 3.2.
Block Matching 3.3.
Esqueletos topológicos 3.4.
Momentos invariantes 3.5....





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