RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика» // Архив

Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 2012, выпуск 2, страницы 68–82 (Mi vyurv128)

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.

УДК: 519.6

Поступила в редакцию: 05.11.2012

DOI: 10.14529/cmse120207



© МИАН, 2024