PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zastosowanie technologii CUDA w rozpoznawaniu wzorców nieregularnych

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Use of CUDA technology in area of irregular pattern recognition
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono implementację techniki rozpoznawania wzorców nieregularnych przy zastosowaniu technologii CUDA. Zasygnalizowano możliwości współczesnych procesorów graficznych firmy NVIDIA o architekturze Fermi. Przytoczono podstawowe reguły programowania w C UDA. Dokonano wyboru metody segmentacji wzorcami nieregularnymi opartej na transformacie Hougha, jako odpowiedniej do wykorzystania potencjału procesora graficznego. Opisano kluczowe fragmenty implementacji. Dokonano weryfikacji działania w zakresie szybkości i poprawności obliczeń.
EN
An implementation of an irregular pattern recognition technique with the use of the CUDA technology is presented in the paper. The potential of the contemporary NVIDIA's graphics processing units based on the Fermi architecture is emphasized. Basic rules of the CUDA programming are described. The Hough method for irregular patterns segmentation, as suitable for the implementation, has been chosen. Parts of the written program crucial to the CUDA technology are explained. The implementation has been verified for the sake of speed and correctness.
Rocznik
Strony
265--279
Opis fizyczny
Bibliogr. 26 poz., wykr.
Twórcy
autor
autor
  • Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Cybernetyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki, 00-908 Warszawa, ul. S. Kaliskiego 2, wzorski@ita.wat.edu.pl
Bibliografia
  • [1] D . H. Ballard, Generalizing the Hough Transform to Detect Arbitrary Shapes, Readings in Computer Vision: Issues, Problems, Principles, and Paradigms, Los Altos, CA, 1987, 714-725.
  • [2] W. Bi, Z. Chen, L. Zhang, Y. Xing, Fast Detection of 3D Planes by a Single Slice Detector Helical CT, Nuclear Science Symposium Conference Record (NSS/MIC), IEEE, 2009, 954-955.
  • [3] W. Bi, Z. Chen, L. Zhang, Y. Xing, Y. Wang, Real-Time Visualize the 3D Reconstruction Procedure Using CUDA, Nuclear Science Symposium Conference Record (NSS/MIC), IEEE, 2009, 883-886.
  • [4] E. R. Davies, Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Third Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2005.
  • [5] S. R. Deans, Hough transform from the Radon transform, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 3, 2, 1981, 185-188.
  • [6] J. Gómez-Luna, J. M. González-Linares, J. I. Benavides, N. Guil, Parallelization of a Video Segmentation Algorithm on CUDA-Enabled Graphics Processing Units, Euro-Par 2009 Parallel Processing, Lecture Notes in Computer Science, 5704, 2009, 924-935.
  • [7] P. V. C. Hough, Method and means for recognizing complex patterns, U.S. Patent 3,069,654, Dec. 18, 1962.
  • [8] J. Illingworth, J. Kittler, A survey of the Hough Transform, Computer Vision, Graphics and Image Processing, 44, 1988, 87-116.
  • [9] A. Kanezaki, H. Nakayama, T. Harada, Y. Kuniyoshi, High-speed 3D Object Recognition using Additive Features in a Linear Subspace, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2010), 2010, 3128-3134, http://www.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/~kanezaki/ICRA2010WeD116.pdf.
  • [10] B. Kirk, W. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, NVIDIA Corporation, Morgan Kaufmann Publishers, 2010.
  • [11] N. Kiryati, Y. Eldar, A. M. Bruckstein, A probabilistic Hough transform, Pattern Recognition, 24, 4, 1991, 303-316.
  • [12] V. F. Leavers, Shape Detection in Computer Vision Using the Hough Transform, Springer, London, 1992.
  • [13] H. Li, M. A. Lavin, R. J. LeMaster, Fast Hough transform, Proceedings of the Third Workshop on Computer Vision: Representation and Control (Bellaire, MI, October 13-16, 1985), IEEE Publ. 85CH2248-3, 75-83.
  • [14] H. Li, M. A. Lavin, R. J. Lemaster, Fast Hough transform: a hierarchical approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 36, 1986, 139-161.
  • [15] K. Nakamura, K. Arimura, T. Yoshikawa, Recognition of object orientation and shape by a rotation spreading associative neural network, Neural Networks 2001: Proceedings of IJCNN'01, 1, 2001, 565-570.
  • [16] P. C. Pedersen, J. D. Quartararo, T. L. Szabo, Segmentation of speckle-reduced 3D medical ultrasound images, IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2008, 361-366.
  • [17] J. Sanders, E. Kandrot, CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, NVIDIA Corporation, Addison-Wesley, 2010.
  • [18] M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle, Image Processing: Analysis and Machine Vision, Third Edition, Thompson Learning, 2008.
  • [19] L. Xu, E. Oja, P. Kultanen, A new curve detection method: Randomized Hough Transform (RHT), Pattern Recognition Letters, 11, 5, 1990, 331-338.
  • [20] W. Żorski, B. Foxon, J. Blackledge, M. Turner, Irregular Pattern Recognition Using the Hough Transform, Machine Graphics & Vision, 9, 2000, 609-632.
  • [21] W. Żorski, Application of the Hough Technique for Irregular Pattern Recognition to a Robot Monitoring System, Proceedings of the 11th IEEE International Conference MMAR, 2005, 725-730.
  • [22] W. Żorski, The Hough Transform Application Including Its Hardware Implementation, Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems: Proceedings of the 7th International Conference, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 3708, 2005, 460-467, http://www.springerlink.com/content/50yk3q0fw71x1qld.
  • [23] W. Żorski, Fast Hough Transform Based on 3D Image Space Division, Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems: Proceedings of the 8th International Conference, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 4179, 2006, 1071-1079, http://www.springerlink.com/content/6216256332x1p166.
  • [24] W. Żorski, Unknown scale objects recognition, Biul. WAT, 4, 2008, 197-207.
  • [25] W. Żorski, P. Samsel, Segmentacja obrazów kolorowych wzorcami nieregularnymi, Biul. ITA, 26, 2009, 45-64, http://www.ita.wat.edu.pl/.
  • [26] W. Żorski, Koncepcja rozpoznawania orientacji obiektów w obrazach 3D, Biul. ITA, 28, 2010, 3-21, http://www.ita.wat.edu.pl/.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWA9-0044-0015
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.