{"id":96078,"date":"2018-03-11T10:16:13","date_gmt":"2018-03-11T10:16:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/arquitecturas-neuronales-para-la-segmentacion-perceptual-y-el-reconocimiento-de-imagenes-de-textura-y-color-sobre-unidades-de-procesamiento-grafico-de-altas-prestaciones-gpus\/"},"modified":"2018-03-11T10:16:13","modified_gmt":"2018-03-11T10:16:13","slug":"arquitecturas-neuronales-para-la-segmentacion-perceptual-y-el-reconocimiento-de-imagenes-de-textura-y-color-sobre-unidades-de-procesamiento-grafico-de-altas-prestaciones-gpus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/vision-artificial\/arquitecturas-neuronales-para-la-segmentacion-perceptual-y-el-reconocimiento-de-imagenes-de-textura-y-color-sobre-unidades-de-procesamiento-grafico-de-altas-prestaciones-gpus\/","title":{"rendered":"Arquitecturas neuronales para la segmentaci\u00f3n perceptual y el reconocimiento de im\u00e1genes de textura y color sobre unidades de procesamiento gr\u00e1fico de altas prestaciones (gpus)"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Mario Mart\u00ednez Zarzuela <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo de esta tesis doctoral es desarrollar arquitecturas neuronales que permitan la segmentaci\u00f3n perceptual y el reconocimiento de im\u00e1genes de textura y color sobre unidades de procesamiento gr\u00e1fico (gpus). En los \u00e1mbitos del procesamiento de imagen y la visi\u00f3n artificial, el tratamiento de im\u00e1genes de escenas naturales es particularmente complejo y la utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas heur\u00edsticas de segmentaci\u00f3n no proporciona los resultados esperados. Las im\u00e1genes de escenas naturales contienen mucha informaci\u00f3n textural y efectos como la iluminaci\u00f3n variable sobre las superficies, hacen que los contornos que delimitan los objetos sean difusos. Sin embargo, en el sistema visual humano tienen lugar procesos neuronales jer\u00e1rquicos que permiten la segmentaci\u00f3n robusta de estas escenas. En el sistema visual la segmentaci\u00f3n  de una imagen se realiza r\u00e1pidamente mediante un mecanismo preatentivo paralelo, en el que se extrae la informaci\u00f3n caracter\u00edstica de las texturas y objetos para su utilizaci\u00f3n en etapas superiores de reconocimiento. Los procesos cognitivos son r\u00e1pidamente ejecutados en el cerebro, gracias a la interacci\u00f3n de millones de neuronas masivamente interconectadas. Estudios fisiol\u00f3gicos del funcionamiento del sistema visual permiten desarrollar sistemas de visi\u00f3n artificial que realizan procesamientos neuronales bio-inspirados. Sin embargo, la utilizaci\u00f3n de hardware secuencial para el c\u00f3mputo de la respuesta de un elevado n\u00famero de neuronas no es adecuado. Tradicionalmente, la mayor\u00eda de las redes neuronales artificiales se han implementado para su ejecuci\u00f3n sobre una unidad central de procesamiento (cpu). En estos procesadores se ejecutan secuencialmente una serie de instrucciones de c\u00e1lculo sobre datos aislados. Sin embargo, en el interior de los ordenadores personales existe otro procesador que recibe el nombre de unidad de procesamiento gr\u00e1fico (gpu), cuyo objetivo es el de acelerar las operaciones de renderizado de im\u00e1genes sobre un dispositivo de visualizaci\u00f3n. Debido a su arquitectura interna, estos procesadores pueden realizar una misma operaci\u00f3n de c\u00e1lculo sobre muchos datos simult\u00e1neamente, bajo un modelo de procesamiento de flujos (stream processing)}. El inter\u00e9s de la comunidad cient\u00edfica en estos procesadores ha hecho emerger un campo de investigaci\u00f3n que promueve la utilizaci\u00f3n de las gpus para el procesamiento gen\u00e9rico (general purpose computation on the gpu) y la aceleraci\u00f3n de algoritmos que son susceptibles de modelarse siguiendo una filosof\u00eda de procesamiento en paralelo. Al comienzo de esta tesis doctoral el procesamiento gpgpu era todav\u00eda un campo de investigaci\u00f3n incipiente, pero durante estos cuatro a\u00f1os se ha revelado como uno de las f\u00f3rmulas m\u00e1s atractivas para el procesamiento de altas prestaciones y bajo coste. Todas las arquitecturas neuronales desarrolladas en esta tesis doctoral utilizan la gpu como plataforma hardware, proporcionando una velocidad de procesamiento decenas de veces superior a la obtenida con implementaciones an\u00e1logas sobre cpu. La utilizaci\u00f3n de este hardware para la segmentaci\u00f3n y el reconocimiento, etapas fundamentales en visi\u00f3n artificial, hace adecuadas las arquitecturas dise\u00f1adas en esta tesis doctoral para aplicaciones con elevados requerimientos de tiempo. Estas aplicaciones de visi\u00f3n artificial incluyen la monitorizaci\u00f3n de procesos de producci\u00f3n industrial, la clasificaci\u00f3n y b\u00fasqueda de contenidos sobre bases de datos multimedia, el an\u00e1lisis y segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes a\u00e9reas de alta resoluci\u00f3n o sistemas de v\u00eddeo-vigilancia e interfaces hombre-m\u00e1quina.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Arquitecturas neuronales para la segmentaci\u00f3n perceptual y el reconocimiento de im\u00e1genes de textura y color sobre unidades de procesamiento gr\u00e1fico de altas prestaciones (gpus)<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Arquitecturas neuronales para la segmentaci\u00f3n perceptual y el reconocimiento de im\u00e1genes de textura y color sobre unidades de procesamiento gr\u00e1fico de altas prestaciones (gpus) <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Mario Mart\u00ednez Zarzuela <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Valladolid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 22\/09\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Francisco Javier D\u00edaz Pernas<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan Lopez coronado <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Mu\u00f1oz lozano (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Mompo gomez (vocal)<\/li>\n<li>Luis Pastor p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Mario Mart\u00ednez Zarzuela El objetivo de esta tesis doctoral es desarrollar arquitecturas neuronales que permitan la segmentaci\u00f3n 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