Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico === 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 para...
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Universidade do Estado do Rio de Janeiro
2012
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ndltd-IBICT-urn-repox.ist.utl.pt-BDTD_UERJ-oai-www.bdtd.uerj.br-23842019-01-21T18:14:24Z Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris A CUDA/GLSL parallelization of SIFT algorithm for iris recognition Luiz Fernando Rosalba Telles de Sousa João Flávio Vieira de Vasconcellos Joaquim Teixeira de Assis Antônio José da Silva Neto Marcelo Portes de Albuquerque SIFT CUDA Biometria Reconhecimento de íris Processamento de imagem SIFT CUDA Biometry Iris recognition Image processing MATEMATICA APLICADA Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico 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. Present work studies the feasibility of a parallel implementation of the scene recognition algorithm SIFT for iris recognition. The code was built using the Compute Unified Device Architecture (CUDA) and the shading language GLSL. The algorithm was tested using three databases containing eyes and iris, the UBIRIS, Michal- Libor and CASIA. Tests were made for: analyzing the requested time for checking if an subject is or is not present on current database, the efficiency of the search algorithms written in CUDA and GLSL, the search for calibration values that improve keypoints position and distribution through the region of interest (iris), analyzing the reliability of the final code. 2012-02-28 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3801 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidade do Estado do Rio de Janeiro Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional UERJ BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro instacron:UERJ |
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SIFT CUDA Biometria Reconhecimento de íris Processamento de imagem SIFT CUDA Biometry Iris recognition Image processing MATEMATICA APLICADA Luiz Fernando Rosalba Telles de Sousa Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris |
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico === 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. === Present work studies the feasibility of a parallel implementation of the scene
recognition algorithm SIFT for iris recognition. The code was built using the
Compute Unified Device Architecture (CUDA) and the shading language GLSL. The
algorithm was tested using three databases containing eyes and iris, the UBIRIS, Michal-
Libor and CASIA. Tests were made for: analyzing the requested time for checking if an
subject is or is not present on current database, the efficiency of the search algorithms written
in CUDA and GLSL, the search for calibration values that improve keypoints position and
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