• čeština
    • English
    • русский
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • dizertační práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2012
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • dizertační práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2012
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Akcelerace detekce objektů pomocí klasifikátorů

Acceleration of Object Detection Using Classifiers

Thumbnail
View/Open
thesis-1.pdf (5.350Kb)
final-thesis.pdf (1.410Mb)
Posudek-Oponent prace-343_o1.pdf (23.85Kb)
Posudek-Oponent prace-343_o2.pdf (234.4Kb)
Posudek-Vedouci prace-343_s1.pdf (33.65Kb)
review_99815.html (1.660Kb)
Author
Juránek, Roman
Advisor
Zemčík, Pavel
Referee
Kälviäinen, Heikki
Sojka, Eduard
Grade
P
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Detekce objektů v počítačovém vidění je složítá úloha. Velmi populární a rozšířená metoda pro detekci je využití statistických klasifikátorů a skenovacích oken. Pro učení kalsifikátorů se často používá algoritmus AdaBoost (nebo jeho modifikace), protože dosahuje vysoké úspěšnosti detekce, nízkého počtu chybných detekcí a je vhodný pro detekci v reálném čase. Implementaci detekce objektů je možné provést různými způsoby a lze využít vlastnosti konkrétní architektury, pro urychlení detekce. Pro akceleraci je možné využít grafické procesory, vícejádrové architektury, SIMD instrukce, nebo programovatelný hardware. Tato práce představuje metodu optimalizace, která vylepšuje výkon detekce objektů s ohledem na cenovou funkci zadanou uživatelem. Metoda rozděluje předem natrénovaný klasifikátor do několika různých implementací, tak aby celková cena klasifikace byla minimalizována. Metoda je verifikována na základním experimentu, kdy je klasifikátor rozdělen do předzpracovací jednotku v FPGA a do jednotky ve standardním PC.
 
Detection of objects in computer vision is a complex task. One of most popular and well explored  approaches is the use of statistical classifiers and scanning windows. In this approach, classifiers learned by AdaBoost algorithm (or some modification) are often used as they achieve low error rates, high detection rates and they are suitable for detection in real-time applications. Object detection run-time which uses such classifiers can be implemented by various methods and properties of underlying architecture can be used for speed-up of the detection.  For the purpose of acceleration, graphics hardware, multi-core architectures, SIMD or other means can be used. The detection is often implemented on programmable hardware.  The contribution of this thesis is to introduce an optimization technique which enhances object detection performance with respect to an user defined cost function. The optimization balances computations of previously learned classifiers between two or more run-time implementations in order to minimize the cost function.  The optimization method is verified on a basic example -- division of a classifier to a pre-processing unit implemented in FPGA, and a post-processing unit in standard PC.
 
Keywords
Detekce objektů, AdaBoost, WaldBoost, Akcelerace, SIMD, Minimalizace ceny, Object Detection, AdaBoost, WaldBoost, Acceleration, SIMD, Cost Minimization
Language
angličtina (English)
Study brunch
Výpočetní technika a informatika
Composition of Committee
Date of defence
2012-06-28
Process of defence
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/63272
Source
JURÁNEK, R. Akcelerace detekce objektů pomocí klasifikátorů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.
Collections
  • 2012 [17]
Citace PRO

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV