Arquitecturas neuronales para reconocimiento de imágenes sobre GPU » książka
Arquitecturas neuronales para reconocimiento de imágenes sobre GPU
ISBN-13: 9783846568514 / Hiszpański / Miękka / 2011 / 336 str.
Arquitecturas neuronales para reconocimiento de imágenes sobre GPU
ISBN-13: 9783846568514 / Hiszpański / Miękka / 2011 / 336 str.
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En esta Tesis Doctoral se describen arquitecturas neuronales que permiten la segmentacion perceptual y el reconocimiento de imagenes de textura y color sobre Unidades de Procesamiento Grafico (GPUs). El procesamiento de proposito general sobre GPU (GPGPU) se ha revelado en los ultimos anos como uno de las formulas mas atractivas para el procesamiento en paralelo de altas prestaciones y bajo coste. Todas las arquitecturas neuronales desarrolladas en esta Tesis Doctoral utilizan la GPU como plataforma hardware, proporcionando una velocidad de procesamiento decenas de veces superior a la obtenida con implementaciones analogas sobre CPU. La utilizacion de este hardware para la segmentacion y el reconocimiento, etapas fundamentales en vision artificial, hace adecuadas las arquitecturas disenadas para aplicaciones con elevados requerimientos de tiempo. Estas aplicaciones de vision artificial incluyen la monitorizacion de procesos de produccion industrial, la clasificacion y busqueda de contenidos sobre bases de datos multimedia, el analisis y segmentacion de imagenes aereas de alta resolucion o sistemas de video-vigilancia e interfaces hombre-maquina."
En esta Tesis Doctoral se describen arquitecturas neuronales que permiten la segmentación perceptual y el reconocimiento de imágenes de textura y color sobre Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs). El procesamiento de propósito general sobre GPU (GPGPU) se ha revelado en los últimos años como uno de las fórmulas más atractivas para el procesamiento en paralelo de altas prestaciones y bajo coste. Todas las arquitecturas neuronales desarrolladas en esta Tesis Doctoral utilizan la GPU como plataforma hardware, proporcionando una velocidad de procesamiento decenas de veces superior a la obtenida con implementaciones análogas sobre CPU. La utilización de este hardware para la segmentación y el reconocimiento, etapas fundamentales en visión artificial, hace adecuadas las arquitecturas diseñadas para aplicaciones con elevados requerimientos de tiempo. Estas aplicaciones de visión artificial incluyen la monitorización de procesos de producción industrial, la clasificación y búsqueda de contenidos sobre bases de datos multimedia, el análisis y segmentación de imágenes aéreas de alta resolución o sistemas de vídeo-vigilancia e interfaces hombre-máquina.
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