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Título: Mapa de saliências: estudo e implementação nas arquiteturas CPU e GPU
Autor(es): Dias, Eduardo Tondin Ferreira
Orientador(es): Vieira Neto, Hugo
Palavras-chave: Programação visual (Computação)
Visão artificial
Processamento de imagens - Técnicas digitais
C++ (Linguagem de programação de computador)
Visual programming (Computer science)
Artificial vision
Image processing - Digital techniques
C++ (Computer program language)
Data do documento: 15-Dez-2011
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: DIAS, Eduardo Tondin Ferreira. Mapa de saliências: estudo e implementação nas arquiteturas CPU e GPU. 2011. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2011.
Resumo: Este trabalho descreve o estudo e implementação de um método de atenção visual utilizando-se do modelo do mapa de saliências nas arquiteturas CPU e GPU. O algoritmo do mapa de saliências é primeiramente implementado no software de cálculos numéricos Matlab, com a finalidade de entendimento do modelo pesquisado. O modelo do mapa de saliências é então implementado na linguagem de programação C++. Analisam-se as funções desenvolvidas na programação C++, visando encontrar as funções que possuem características de paralelização. Com as funções definidas, o modelo é implementado na arquitetura GPU, utilizando-se da API de desenvolvimento CUDA. São efetuadas comparações entre as arquiteturas e descritos trabalhos futuros.
Abstract: This work describes the study and implementation of a visual attention method using the saliency map model on CPU and GPU architectures. First, the saliency maps algorithm is implemented in the numerical calculations software Matlab with the purpose of understanding the model researched. After that, the model is implemented in the C++ programming language. The functions implemented in C++ are analyzed, in order to find functions that have characteristics of parallelization. With these functions located, the model is implemented in the GPU architecture, using the CUDA development API. Comparisons are made between the architectures and future research is described.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/899
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