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Melhorando o desempenho do rastreamento de pontos de interesse em imagens através do paralelismo em GPU

Crystian LeãoJoão Marcelo TeixeiraEduardo AlbuquerqueVeronica TeichriebJudith Kelner

O rastreamento de pontos de interesse é uma etapa fundamental de muitos algoritmos de Visão Computacional. Neste trabalho é proposta uma adaptação do Ferns, um conhecido rastreador de pontos de interesse em imagens, de forma a aproveitar a capacidade de processamento paralelo fornecida pelas GPUs atuais. Foi realizada uma análise em todo o código fonte original da implementação do algoritmo de forma a identificar a regiões críticas e quais delas eram passíveis de paralelização. Em seguida, implementou-se a fase de rastreamento de pontos de interesse e os resultados obtidos foram comparados com os valores de referência em CPU. As vantagens da nova versão são enumeradas e justificam sua utilização, sempre que houver uma GPU com suporte à CUDA disponível.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wrva/2010/0016.pdf

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