Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Stereowizja jest od wielu lat jedną z intensywnie badanych dziedzin wizji komputerowej, ze względu na to że umożliwia stworzenie trójwymiarowego modelu sceny obserwowanej przy pomocy dwóch zwykłych kamer wideo. Jednakże większość algorytmów opisanych w literaturze działa wolno i nie jest łatwa w dostosowaniu do implementacji w czasie rzeczywistym w układach cyfrowych. Wśród metod uważanych za możliwe do implementacji w czasie rzeczywistym są algorytmy z grupy optymalizacji typu „semiglobal”, jednakże ich wadą jest duża złożoność pamięciowa. Artykuł ten wyjaśnia dlaczego jest to problemem w układach FPGA, zwłaszcza tych nisko-budżetowych, a także przedstawia propozycje możliwych rozwiązań. W szczególności zaprezentowany jest sposób wymiany ilości potrzebnej pamięci na zasoby obliczeniowe poprzez podział obrazu na bloki, z oszacowaniem o ile wzrośnie rozmiar układu w strukturze FPGA przy zastosowaniu zaproponowanych metod.
EN
Stereovision is one of the most intensively studied areas of the computer vision. One of the reasons is that it enables the creation of a 3D model of a scene acquired with just two common optical cameras. There are many stereo algorithms described in the literature, but most of them are not suitable for real time hardware implementations. One of the groups of algorithms generally considered to be implementable in hardware are “semiglobal” algorithms. However, high memory requirements are one of their drawbacks. In this article, we try to explain why it is a problem in the case of low cost FPGAs and present a solution that tries to remedy it. In particular, it is shown that it is possible to significantly lower the memory requirements by dividing an image into blocks, but at the cost of the increased module size.
PL
W artykule przedstawiony został sprzętowy moduł predykcji INTRA dla dekodera standardu H.264/AVC z obsługą profilu High. Zaprojektowany moduł obsługuje wszystkie tryby predykcji INTRA przewidziane w standardzie dla tego profilu, a także wszystkie dostępne podpróbkowania chrominancji. Moduł został zsyntetyzowany dla układów z rodziny Stratix 2 firmy Altera oraz w technologii ASIC TSMC 0,13 žm. Dla tej drugiej technologii osiągnięto maksymalną częstotliwość pracy równą 200 MHz. Weryfikacja wykazała, że zaprojektowany moduł jest w pełni zgodny ze standardem H.264/AVC, za wyjątkiem trybu MBAFF, a także że moduł jest zdolny do przetwarzania sekwencji HDTV w czasie rzeczywistym.
EN
This paper presents an INTRA prediction module for a H.264/AVC HDTV decoder. The module supports H.264/AVC High Profile, without the MBAFF frame processing scheme, but with all chroma formats. The module is synthesized for Altera Stratix 2 device family and TSMC 0,13 žm technology. The maximal operating frequencies are 100 MHz and 200 MHz, respectively. The presented module is capable of the calculation of at least one prediction value per clock cycle. This means that the frequency of 100 MHz is enough to process 1920x1080 sequence with 4:2:0 sub-sampling in real time. Furthermore, the module is able to decode 1920x1080 sequence with 4:4:4 chroma format in real time when operating at 200 MHz. The module is based on widely used architecture of four parallel processing elements, each capable of computing of one prediction value. This architecture has been extended to support INTRA 8x8 modes and various chroma sub-samplings introduced in H.264/AVC High profile. All the within macroblock neighboring samples are kept in registers (Fig.1). In the case of the 8x8 prediction modes, the neighbouring samples filtering process is conducted by a separate filter module with throughput of one sample per clock cycle. The filtering is tightly coupled with the neighbouring reconstructed sample reception. Blocks of all sizes are decomposed into 4x4 blocks, and processed as such (Figs. 3 and 4). In the case of 8x8 blocks, 8x8 prediction modes are mapped as precisely as possible into 4x4 ones, to limit the number of processing element multiplexer inputs, which results in higher operating frequency of the module. The synthesis results are presented in Tabs. 2 and 3.
PL
W artykule przedstawiona została wydajna architektura modułu predykcji INTRA dla kodera standardu H.264/AVC obsługującego profil High. Zaprojektowany moduł wyznacza w czasie rzeczywistym wszystkie tryby predykcji INTRA dla sekwencji wideo o formatach o rozdzielczości do 1080p@25fps, przy częstotliwości pracy 100 MHz. Przetwarzanie jest oparte o bloki 4×4, a moduł wyznacza jeden tryb predykcji dla całego bloku 4×4 w jednym takcie zegara. Moduł jest w pełni zgodny z profilem High standardu H.264/AVC, za wyjątkiem trybu MBAFF. Przeprowadzono syntezę modułu dla układów FPGA z rodzin Stratix 2, oraz Virtex 5, a także dla technologii AMS 0,35 urn. Dla każdej z tych technologii uzyskano minimalną częstotliwość pracy powyżej 100 MHz.
EN
This paper presents an efficient architecture of INTRA prediction module for the high-profile H.264/AVC encoder. The designed module supports all possible INTRA prediction modes in real-time, for video sequences of formats up to 1080p@25fps, while working at only 100 MHz. Processing is based on 4×4 blocks, and one prediction mode for the whole 4×4 block is determined in one clock cycle. The design has been verified to be fully compliant with H.264/AVC High Profile, except for MBAFF frame processing mode. The architecture is synthesized for FPGA Stratix 2 and Virtex 5 devices and the AMS 0.35 urn technology. The maximal operating frequency is greater than 100 MHz.
EN
This article presents the advantages of hybrid approach to the support decision making by analyzing three areas of business decision problems, solved by combination of well-known algorithms into the new hybrid constructions: cascade optimization hybrid, parallel classification hybrid and hybrid multicomponent attribute selection. Each of them solved a different problem: the cascade optimization hybrid allowed for finding an extreme of a composite objective function, the parallel classification hybrid was used to choose a proper class through voting, the multicomponent attribute selection robustly chose significant decision variables. A hybrid approach to the problem of supporting the decision making processes is more effective than using each of the component methods alone, even for the sophisticated ones. A combination of several methods with different characteristics and performance makes it possible to take advantages of their strong sides and simultaneously eliminate the weak ones, resulting in a better computational support of decision making.
PL
Artykuł porusza zagadnienia dotyczące systemów hipertekstowych typu subject gateway. Omówiono cechy tych systemów, a także wskazano wybrane przykłady systemów subject gateway indeksujące polskie zasoby sieciowe. Zamieszczono wyniki badań dotyczących organizacji informacji w systemach hipertekstowych typu subject gateway, a także sposobów wykorzystania języków informacyjno-wyszukiwawczych. Scharakteryzowano systemy hipertekstowe typu subject gateway.
EN
The article touches upon issues pertaining to the subject gateway hypertext systems. It discusses the properties of such systems, as well as indicates selected examples of the subject gateway systems indexing Polish network resources. It also pro- vides results of examinations concerning the information organization within the subject gateway hypertext systems, as well as the manners of applying the information and searching languages. It characterizes the subject gateway hypertext systems.
PL
W artykule zostało przedstawione modelowanie predykcyjne na przykładzie równoległej hybrydy regresyjnej. Przeprowadzone obliczenia jednoznacznie potwierdzają uniwersalność w wykorzystaniu rozwiazań hybrydowych i wskazują na synergie powstającą przy umiejętnym połączeniu ze soba kilku metod. Oczywiście nie wszystkie połączone modele umożliwiają uzyskanie dobrych wyników. Dobór metod do hybrydy powinien z jednej strony brać pod uwagę różnorodność metod, z drugiej strony również poprawność uzyskiwanych wyników przez pojedyncze metody. Wybór metod składowych o skrajnie słabej efektywności i wydajności może wpłynąć na wyniki uzyskiwane przez samą hybrydę. Nie ma niestety gotowych rozwiazań, w takich wypadkach należy kierować się intuicją i doświadczeniem oraz wynikami eksperymentów przygotowawczych. W przyszłości autor planuje opracować i wdrożyć hybrydę w pełni zintegrowaną, która w inteligentny sposób będzie współdzielić struktury danych i reprezentowaną wiedzę. Zastosowanie takiego modelu hybrydowego na pewno wpłynie na wysoki ostateczny wynik tego rozwiązania.
EN
The article presents functioning of many methods at the same time as a Parallel Regression Hybrid. An intention of this hybrid application in prediction modeling is using strengths of applied methods and exclusion of weaknesses. Described Parallel Regression Hybrid was applied for prediction of wine taste.
EN
The need for real-time video compression systems requires a particular design methodology to achieve high troughput devices. The paper describes the architecture of the H.264/AVC decoder able to support SDTV and HDTV resolutions. The design applies many optimization techniques to reduce the resource consumption and maximize the throughput. The archietcture is verified with the software reference model JM16 and synhesized for FPGA technology. The maximal working frequency is 100 MHz for Stratix II devices.
PL
W niniejszej pracy zostaną zaprezentowane wyniki użycia dwóch metod bezwzorcowej klasyfikacji statystycznej (metoda aglomeracji, metoda grupowania k-średnich) oraz metody klasyfikacji bezwzorcowej za pomocą sieci neuronowej Kohonena.
EN
The article presents functioning of statistical methods of classification without the pattern: agglomeration and clusterization of k-averages and the method based on Kohonen neural network applied to classification the quality of life of OECD' inhabitants data.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.