Accelerating sequential computer vision algorithms using commodity parallel hardware
Wij hanteren het label Open Access voor onderzoek met een Creative Commons licentie. Door een CC-licentie toe te kennen, geeft de auteur toestemming aan anderen om zijn of haar werk te verspreiden, te delen of te bewerken. Voor meer informatie over wat de verschillende CC-licenties inhouden, klik op het CC-icoon. Alle rechten voorbehouden wordt gebruikt voor publicaties waar enkel de auteurswet op van toepassing is.
Accelerating sequential computer vision algorithms using commodity parallel hardware
Wij hanteren het label Open Access voor onderzoek met een Creative Commons licentie. Door een CC-licentie toe te kennen, geeft de auteur toestemming aan anderen om zijn of haar werk te verspreiden, te delen of te bewerken. Voor meer informatie over wat de verschillende CC-licenties inhouden, klik op het CC-icoon. Alle rechten voorbehouden wordt gebruikt voor publicaties waar enkel de auteurswet op van toepassing is.
Samenvatting
This work has:
•Examined, compared and evaluated 22 programming languages and environments for parallel computing on multi-core CPUs and GPUs
•Chosen to use OpenMP as the standard for multi-core CPU programming and OpenCL for GPU programming
•Re-implemented a number of standard and well-known algorithms in Computer Vision using both standards
•Tested the performance of the implemented parallel algorithms and compared the performance to the sequential implementations of the commercially available software package VisionLab
•Evaluated the test results with a view to assessing:
- Appropriateness of multi-core CPU and GPU architectures in Computer Vision
- Benefits and costs of parallel approaches to implementation of Computer Vision algorithms
Datum | 2013-09-30 |
Type | Master |
Taal | Engels |