Geri Dön

Two dimensional (2-D) object recognition on a parallel transputer network

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 29903
  2. Yazar: KEREM PAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ TOSUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Dinamik programlama, Performans analizi, Transputer ağ, Dynamic programming, Performance analysis, Transputer network
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bir model bazlı iki boyutlu nesne tanıma sisteminin bir transputer ağı üstünde paralel olarak gerçeklenmesi ve performans analizi anlatılmaktadır.“Tanıma”yaklaşımı özellikli dizi eşlemenin bir dinamik programlama olarak gerçeklenmesi esasına dayanır ve hem üstüste duran hem de ayrık objeler için etkin olarak çalışır. Alçak seviyeli görüntü işleme operasyonları sözkonusu ağda geometrik paralelizm kullanılarak gerçeklenmiştir. Özellik çıkarma için işlem hasadı (process farming) ve tanıma fazındaki hipotez oluşturulması ve doğrulanması için ise işlem hasadı ile görev paralelizminin bir kombinasyonu kullanılmıştır. Tanıma için hemen hemen ideal bir hızlanma elde edilmiştir. Paralel sistemin değişik sayılardaki transputer için çalışma zamanı, hızlanma ve verimlilik cinslerinden performans değerlendirmeleri verilmektedir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT The parallel implementation and performance analysis of a model-based two- dimensional (2-D) object recognition system on a transputer network is described. The recognition approach is based on a dynamic programming implementation of attributed string matching and works effectively for both nonoccluded as well as occluded objects. The low level image processing operations are mapped onto the network by using geometric parallelism. Process farming is employed for feature extraction, and a combination of process farming and task parallelism is used for hypotheses generation and verification in the recognition phase. An almost ideal speedup is achieved for the recognition. Performance evaluation in terms of execution time, speedup and efficiency of the parallel system are given for different number of transputers.

Benzer Tezler

  1. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  2. Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  3. Doğuştan kalça çıkıklı hastalarda kalça patolojilerinin bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    NECDET ŞÜKRÜ ALTUN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Ortopedi ve TravmatolojiGazi Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ORHAN ASLANOĞLU

  4. İzmir'de Mustafa Kemal Bulvarı'nın peyzaj mimarlığı açısından etüdü ve peyzaj projesi

    Başlık çevirisi yok

    ENGİN ALPARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Peyzaj MimarlığıEge Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÜMİT ERDEM