Preview

Информатика

Расширенный поиск

ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ВЕРСИЯ ДЕТЕКТОРА ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ОСОБЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЙ

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается параллельная версия детектора особых (ключевых, характерных) точекэкстремумов, применяемых для описания, анализа и сравнения изображений с помощью локальных дескрипторов, которые вычисляются в окрестностях найденных точек. Для задания ориентации дескрипторов предлагается использовать локальные гистограммы ориентированного градиента. В версии, предназначенной для выполнения на программно-аппаратной архитектуре CUDA, учтена специфика графических процессоров фирмы NVIDIA, что позволило ускорить вычисление экстремальных особых точек на несколько порядков. Вычисление неориентированных экстремальных особых точек изображения FullHD-размера на бюджетной видеокарте занимает 5–6 мс, ориентированных – 11–12 мс.

Об авторах

Б. А. Залесский
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск
Беларусь
доктор физикоматематических наук, заведующий лабораторией обработки и распознавания изображений


Ф. С. Троцкий
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск
Беларусь
младший научный сотрудник


Список литературы

1. Lowe, D. Object recognition from local scale invariant features / D. Lowe // Proc. of the 7th IEEE Intern. Conf. on Computer Vision (ICCV). – Corfu, 1999. – P. 1150–1157.

2. Dalah, N. Histograms of oriented gradients for human detection / N. Dalah, B. Triggs // Proc. of the IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2005). – San Diego, 2005. – Vol. 1. – P. 886–893.

3. Bay, H. SURF: speeded up robust features / H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool // Proc. of the 9th European Conf. on Computer Vision (ECCV). – Austria, Graz, 2006. – Vol. 3951, pt. 1. – P. 404–417.

4. Rosten, E. Faster and better: a machine learning approach to corner detection / E. Rosten, T. Drummond // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2010. – Vol. 32, no. 1. – P. 105–119.

5. Agrawal, M. CenSurE: center surround extremas for realtime feature detection and matching / M. Agrawal, K. Konolige, M. R. Blas // Lecture Notes in Computer Science. – 2008. – Vol. 5305. – P. 102–115.

6. Leutenegger, S. BRISK: binary robust invariant scalable keypoints / S. Leutenegger, M. Chli, R. Y. Siegwart // Proc. of the 13th IEEE Intern. Conf. on Computer Vision (ICCV). – Barcelona, 2011. – P. 2548–2555.

7. Alcantarilla, P. KAZE features / P. Alcantarilla, A. Bartoli, J. Davison // Proc. of the 12th European Conf. on Computer Vision (ECCV). – Firenze, 2012. – P. 214–227.

8. Alcantarilla, P. Fast explicit diffusion for accelerated features in nonlinear scale spaces / P. Alcantarilla, J. Nuevo, A. Bartoli // Proc. of the 24th British Machine Vision Conf. (BMVC). – Bristol, 2013. – P. 11–21.

9. Comparative assessment of point feature detectors and descriptors in the context of robot navigation / A. Schmidt [et al.] // J. of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems. – 2013. – Vol. 7, no. 1. – P. 11–20.

10. Levi, G. Learned arrangements of three patch codes / G. Levi, T. Hassner // IEEE Winter Conf. on Applications of Computer Vision (WACV). – NY, USA, 2016. – P. 33–42.

11. Залесский, Б. А. Детекторы экстремальных особых точек на изображениях / Б.А. Залесский // Доклады Национальной академии наук Беларуси. – 2017. – № 5(61). – С. 37–41.

12. Сандерс, Д. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров / Д. Сандерс, Э. Кэндрот. – М. : ДМК Пресс, 2013. – 234 c.


Для цитирования:


Залесский Б.А., Троцкий Ф.С. ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ВЕРСИЯ ДЕТЕКТОРА ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ОСОБЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЙ. Информатика. 2018;15(2):55-63.

For citation:


Zalesky B.A., Trotski P.S. PARALLEL VERSION OF DETECTOR OF EXTREMAL KEY POINTS ON IMAGES. Informatics. 2018;15(2):55-63. (In Russ.)

Просмотров: 155


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)