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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBARROS, Edna Natividade da Silva-
dc.contributor.authorALBUQUERQUE, Érika Spencer de-
dc.date.accessioned2018-09-18T16:04:15Z-
dc.date.available2018-09-18T16:04:15Z-
dc.date.issued2017-06-30-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26723-
dc.description.abstractTemplate matching ou casamento de padrões é um problema clássico de visão computacional, soluções para esse problema se aplicam a reconhecimento, detecção e rastreamento de objetos. O casamento de padrões consiste em buscar regiões de uma imagem fonte que mais se assemelham a uma imagem menor de referência (template). Uma abordagem para realizar essa busca baseia-se em comparar, através de uma medida de similaridade, a imagem de referencia com cada janela de mesma dimensão da imagem fonte. A métrica Correlação Cruzada Normalizada de Média Zero (ZNCC) é uma medida de similaridade amplamente utilizada em problemas de casamento de padrões devido a sua robustez a variações lineares de brilho e contraste. O principal desafio para o casamento de padrões, especialmente usando a métrica ZNCC é o alto custo computacional de calcular os valores de ZNCC referentes a cada janela de imagem. Há ainda, aplicações que requerem o casamento de padrões para múltiplos padrões (templates), como por exemplo, o rastreio de múltiplos objetos independentes ou de múltiplas poses do mesmo objeto , isso multiplica o custo computacional da operação, tornando difícil a obtenção de uma solução em tempo real. Esse trabalho propõe uma arquitetura de módulo em hardware com prototipação em FPGA que explora conceitos de paralelismo e pipeline para acelerar o cálculo da ZNCC entre uma imagem e múltiplos padrões. Resultados experimentais mostram que o módulo proposto chega a acelerar em 3x o tempo de processamento comparado às implementações em GPU e CPU. Além disso, o acelerador proposto alcança um dempenho de tempo real (32.13FPS) para o processamento de até 10 templates (Imagem 432x432 e template 72x144) (ALBUQUERQUE et al., 2016).pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectCiência da computaçãopt_BR
dc.subjectHardwarept_BR
dc.subjectVisão por computadorpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um módulo para template matching baseado em ZNCC com prototipação em FPGApt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2803121712514234pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6291354144339437pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxTemplate matching ou casamento de padrões é um problema clássico de visão computacional, soluções para esse problema se aplicam a reconhecimento, detecção e rastreamento de objetos. O casamento de padrões consiste em buscar regiões de uma imagem fonte que mais se assemelham a uma imagem menor de referência (template). Uma abordagem para realizar essa busca baseia-se em comparar, através de uma medida de similaridade, a imagem de referencia com cada janela de mesma dimensão da imagem fonte. A métrica Correlação Cruzada Normalizada de Média Zero (ZNCC) é uma medida de similaridade amplamente utilizada em problemas de casamento de padrões devido a sua robustez a variações lineares de brilho e contraste. O principal desafio para o casamento de padrões, especialmente usando a métrica ZNCC é o alto custo computacional de calcular os valores de ZNCC referentes a cada janela de imagem. Há ainda, aplicações que requerem o casamento de padrões para múltiplos padrões (templates), como por exemplo, o rastreio de múltiplos objetos independentes ou de múltiplas poses do mesmo objeto , isso multiplica o custo computacional da operação, tornando difícil a obtenção de uma solução em tempo real. Esse trabalho propõe uma arquitetura de módulo em hardware com prototipação em FPGA que explora conceitos de paralelismo e pipeline para acelerar o cálculo da ZNCC entre uma imagem e múltiplos padrões. Resultados experimentais mostram que o módulo proposto chega a acelerar em 3x o tempo de processamento comparado às implementações em GPU e CPU. Além disso, o acelerador proposto alcança um dempenho de tempo real (32.13FPS) para o processamento de até 10 templates (Imagem 432x432 e template 72x144) (ALBUQUERQUE et al., 2016).pt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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