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: Belirtilmemiş.
  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: 110

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. Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi

    Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm

    FİLİZ YOSMA TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  2. Cisim tanıma problemine yapay sinir ağlarının uygulanması

    Application of artificial neural networks to object recognition

    ATİLLA ÜSTÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. TALHA DİNİBÜTÜN

  3. Gömülü iletken cisimlerin elektromagnetik dalgalar yardımı ile zaman domeninde algılanması

    Başlık çevirisi yok

    SELÇUK PAKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİNGÜL YAZGAN

  4. Minimal sanatta form ve mekan ilişkisi

    The relationships between form and space in minimal art

    BÜLENT BULDUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Güzel SanatlarMarmara Üniversitesi

    Resim Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ. CEMİL ERGÜN

    Y.DOÇ. DEVABİ KARA

  5. Düzlemde etkin şekil yerleştirme programı tasarımı

    The Software design of shape placement on plane

    A.YEŞİM GÜRAYDIN