Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
BARBOSA, João Paulo Fernandes |
| Orientador(a): |
LIMA, Manoel Eusebio de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26925
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Resumo: |
A detecção de objetos e a segmentação de sequências de vídeo são os primeiros passos em algumas aplicações e sistemas de visão computacional. Bons resultados tem sido alcançados com a utilização de General Propose Graphic Processor Unit (GPGPU) e de Field Gate Programmable Array (FPGA) na implementação de aplicações científicas de alto desempenho e esta têm sido uma alternativa à implementação convencional baseada em uma Central Única de Processamento (CPU). Neste contexto, este trabalho apresenta uma arquitetura heterogênea baseada em CPU e FPGA, que explora o máximo de paralelismo, para o processamento da segmentação de frames de vídeo utilizando a análise do espectro de fase de Fourier. O algoritmo de segmentação de vídeos implementado neste trabalho inclui entre suas operações o processamento de uma FFT 3-D, o cálculo do espectro de fase e o cálculo da IFFT 2-D em uma sequência de vídeo. O desempenho da arquitetura baseada em CPU e FPGA é comparado com a mesma implementação do algoritmo que utiliza a biblioteca cuFFT em um sistema baseado em CPU e GPU. A arquitetura desenvolvida em um FPGA Stratix IV (EP4SE530H35C2) é capaz de segmentar objetos em uma sequencia de vídeo a uma taxa de 1.800 frames por segundos. |
