Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Sousa, Luiz Fernando Rosalba Telles de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: SIFT; CUDA; Biometry; Iris recognition; Image processing; Biometria; Reconhecimento de íris; Processamento de imagem; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13750

Neste trabalho é estudada a viabilidade de uma implementação em paralelo do algoritmo scale invariant feature transform (SIFT) para identificação de íris. Para a implementação do código foi utilizada a arquitetura para computação paralela compute unified device architecture (CUDA) e a linguagem OpenGL shading language (GLSL). O algoritmo foi testado utilizando três bases de dados de olhos e íris, o noisy visible wavelength iris image Database (UBIRIS), Michal-Libor e CASIA. Testes foram feitos para determinar o tempo de processamento para verificação da presença ou não de um indivíduo em um banco de dados, determinar a eficiência dos algoritmos de busca implementados em GLSL e CUDA e buscar valores de calibração que melhoram o posicionamento e a distribuição dos pontos-chave na região de interesse (íris) e a robustez do programa final.