Parallelization analysis of ECO tracking algorithm on GPUs
ECO izleme algoritmasının GPU'larda paralelleştirme analizi
- Tez No: 650815
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN ÖZSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Nesne izleme, görüntü işlemede çok popüler bir alandır. Popülerliği, uygulama alanlarının çeşitliliğinden kaynaklanmaktadır. Güvenlik ve gözetim sistemleri, otonom araçlar, insan-makine etkileşimi, trafik kontrolü gibi alanlarda kullanılmaktadır. Uygulama alanları nedeniyle, bir nesne takibi algoritmasının hızlı olması beklenmektedir. Öte yandan, bir nesne izleme algoritması doğru ve güvenilir olmalıdır ve bu durum genellikle yapılacak hesaplama miktarını artırır. Birçok görüntü işleme uygulamasının doğası parallel programlamaya uygundur. GPU'lar çok sayıda çekirdek içerdiği için görüntü işleme ve nesne izleme uygulamalarında yaygın olarak kullanılırlar. Bu tezde, bir nesne izleme algoritmasını paralelliğe uygunluğu açısından analiz edilmiştir. Bir profilleme aracı kullanarak algoritmanın zaman alan kısımları belirlenmiştir. Algoritmanın belirlenen her bir parçası ayrı ayrı ele alınarak GPU'da gerçeklenmiştir. Ayrıca, GPU yeteneklerini kullanarak optimizasyon şansı üzerinde çalışılmıştır. Yöntemlerimizi beş veri kümesi üzerinde test ederek orijinal CPU tabanlı yaklaşımın ilgili parçaları ile karşılaştırdık.
Özet (Çeviri)
Object tracking is a very popular area in image processing. Its popularity comes from the variety of its application areas. It is used for security and surveillance, autonomous vehicles, human-machine interaction, traffic control and so on. Due to its application areas, an object tracking algorithm is usually expected to be fast. On the other hand, an object tracking algorithm should be accurate and robust and this usually increase the amount of calculations to be done. The nature of the many image processing applications are suitable for parallel programming. Since, GPUs consist of large number cores, they are widely used in image processing and object tracking applications. In this thesis, we analyze an object tracking algorithm for its suitability of parallelism. We detected the time-consuming parts of the algorithm by using profiling tool. Each part of the algorithm is handled separately and implemented on GPU. Additionally, we have worked on the chances of optimization by using GPU capabilities. We compared our methods with the original parts of CPU based approach by testing them on five datasets.
Benzer Tezler
- K-means ile DBSCAN algoritması'nın paralelleştirmesi ve Hadoop üzerinde büyük veri analizinde kullanılması, performans ve yeterlilik karşılaştırması
Parallelization of K-means and DBSCAN algorithms and use on analysis of big data on Hadoop and performance and competence comparison
FURKAN KAYIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU
- An analysis of key generation efficiency of RSA cryptosystem in distributed environments
Dağıtık ortamlarda RSA kriptosisteminin anahtar oluşturma etkinliği analizi
GÖKHAN ÇAĞRICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. AHMET KOLTUKSUZ
- Performance analysis of pde based parallel algorithms on different computer architectures
Paralel kısmi fark denklemlerinin farklı bilgisayar mimarlerinde performans analizi
İLKER KOPAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. SERDAR ÇELEB
- Yusufçuk optimizasyon algoritmasının dağıtık ve paylaşımlı bellek mimarileri üzerinde paralelizasyonu
Parallelization of Dragonfly optimization algorithm on distributed and shared memory architects
RAMAZAN POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
- Volterra serileri metodu ile frekans cevabının elde edilmesi için yeni bir algoritma tasarımı ve paralel hesaplama uygulaması
A new algorithm design and parallelization for obtaining the frequency response of nonlinear systems with volterra series method
SEZGİN KAÇAR
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT BOZ
DOÇ. DR. İLYAS ÇANKAYA