Desenvolvimento de um módulo para template matching baseado em ZNCC com prototipação em FPGA
Template matching ou casamento de padrões é um problema clássico de visão computacional, soluções para esse problema se aplicam a reconhecimento, detecção e rastreamento de objetos. O casamento de padrões consiste em buscar regiões de uma imagem fonte que mais se assemelham a uma imagem menor de ref...
Main Author: | ALBUQUERQUE, Érika Spencer de |
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Other Authors: | BARROS, Edna Natividade da Silva |
Format: | masterThesis |
Language: | por |
Published: |
Universidade Federal de Pernambuco
2018
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Subjects: | |
Online Access: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26723 |
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ir-123456789-267232019-10-26T02:25:53Z Desenvolvimento de um módulo para template matching baseado em ZNCC com prototipação em FPGA ALBUQUERQUE, Érika Spencer de BARROS, Edna Natividade da Silva http://lattes.cnpq.br/2803121712514234 http://lattes.cnpq.br/6291354144339437 Ciência da computação Hardware Visão por computador Template matching ou casamento de padrões é um problema clássico de visão computacional, soluções para esse problema se aplicam a reconhecimento, detecção e rastreamento de objetos. O casamento de padrões consiste em buscar regiões de uma imagem fonte que mais se assemelham a uma imagem menor de referência (template). Uma abordagem para realizar essa busca baseia-se em comparar, através de uma medida de similaridade, a imagem de referencia com cada janela de mesma dimensão da imagem fonte. A métrica Correlação Cruzada Normalizada de Média Zero (ZNCC) é uma medida de similaridade amplamente utilizada em problemas de casamento de padrões devido a sua robustez a variações lineares de brilho e contraste. O principal desafio para o casamento de padrões, especialmente usando a métrica ZNCC é o alto custo computacional de calcular os valores de ZNCC referentes a cada janela de imagem. Há ainda, aplicações que requerem o casamento de padrões para múltiplos padrões (templates), como por exemplo, o rastreio de múltiplos objetos independentes ou de múltiplas poses do mesmo objeto , isso multiplica o custo computacional da operação, tornando difícil a obtenção de uma solução em tempo real. Esse trabalho propõe uma arquitetura de módulo em hardware com prototipação em FPGA que explora conceitos de paralelismo e pipeline para acelerar o cálculo da ZNCC entre uma imagem e múltiplos padrões. Resultados experimentais mostram que o módulo proposto chega a acelerar em 3x o tempo de processamento comparado às implementações em GPU e CPU. Além disso, o acelerador proposto alcança um dempenho de tempo real (32.13FPS) para o processamento de até 10 templates (Imagem 432x432 e template 72x144) (ALBUQUERQUE et al., 2016). CAPES Template matching ou casamento de padrões é um problema clássico de visão computacional, soluções para esse problema se aplicam a reconhecimento, detecção e rastreamento de objetos. O casamento de padrões consiste em buscar regiões de uma imagem fonte que mais se assemelham a uma imagem menor de referência (template). Uma abordagem para realizar essa busca baseia-se em comparar, através de uma medida de similaridade, a imagem de referencia com cada janela de mesma dimensão da imagem fonte. A métrica Correlação Cruzada Normalizada de Média Zero (ZNCC) é uma medida de similaridade amplamente utilizada em problemas de casamento de padrões devido a sua robustez a variações lineares de brilho e contraste. O principal desafio para o casamento de padrões, especialmente usando a métrica ZNCC é o alto custo computacional de calcular os valores de ZNCC referentes a cada janela de imagem. Há ainda, aplicações que requerem o casamento de padrões para múltiplos padrões (templates), como por exemplo, o rastreio de múltiplos objetos independentes ou de múltiplas poses do mesmo objeto , isso multiplica o custo computacional da operação, tornando difícil a obtenção de uma solução em tempo real. Esse trabalho propõe uma arquitetura de módulo em hardware com prototipação em FPGA que explora conceitos de paralelismo e pipeline para acelerar o cálculo da ZNCC entre uma imagem e múltiplos padrões. Resultados experimentais mostram que o módulo proposto chega a acelerar em 3x o tempo de processamento comparado às implementações em GPU e CPU. Além disso, o acelerador proposto alcança um dempenho de tempo real (32.13FPS) para o processamento de até 10 templates (Imagem 432x432 e template 72x144) (ALBUQUERQUE et al., 2016). 2018-09-18T16:04:15Z 2018-09-18T16:04:15Z 2017-06-30 masterThesis https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26723 por openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao |
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Template matching ou casamento de padrões é um problema clássico de visão computacional, soluções para esse problema se aplicam a reconhecimento, detecção e rastreamento de objetos. O casamento de padrões consiste em buscar regiões de uma imagem fonte que mais se assemelham a uma imagem menor de referência (template). Uma abordagem para realizar essa busca baseia-se em comparar, através de uma medida de similaridade, a imagem de referencia com cada janela de mesma dimensão da imagem fonte. A métrica Correlação Cruzada Normalizada de Média Zero (ZNCC) é uma medida de similaridade amplamente utilizada em problemas de casamento de padrões devido a sua robustez a variações lineares de brilho e contraste. O principal desafio para o casamento de padrões, especialmente usando a métrica ZNCC é o alto custo computacional de calcular os valores de ZNCC referentes a cada janela de imagem. Há ainda, aplicações que requerem o casamento de padrões para múltiplos padrões (templates), como por exemplo, o rastreio de múltiplos objetos independentes ou de múltiplas poses do mesmo objeto , isso multiplica o custo computacional da operação, tornando difícil a obtenção de uma solução em tempo real. Esse trabalho propõe uma arquitetura de módulo em hardware com prototipação em FPGA que explora conceitos de paralelismo e pipeline para acelerar o cálculo da ZNCC entre uma imagem e múltiplos padrões. Resultados experimentais mostram que o módulo proposto chega a acelerar em 3x o tempo de processamento comparado às implementações em GPU e CPU. Além disso, o acelerador proposto alcança um dempenho de tempo real (32.13FPS) para o processamento de até 10 templates (Imagem 432x432 e template 72x144) (ALBUQUERQUE et al., 2016). |
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