Grafik İşlemciler Üzerinde Hızlı Yüz Saptama Ve Tanıma
Grafik İşlemciler Üzerinde Hızlı Yüz Saptama Ve Tanıma
Dosyalar
Tarih
2012-07-02
Yazarlar
Tek, Salih Cihan
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Institute of Science and Technology
Özet
Bu çalışmada, iteleme tabanlı bir yüz saptama algoritması ile nitelik tabanlı bir yüz tanıma algoritması yoğun bir şekilde paralelleştirilmiş ve bir GİB (Grafik İşlem Birimi) üzerinde çalışmak üzere geliştirilmiştir. Bu algoritmaların tüm adımları GİB mimarisine uygun şekilde paralelleştirilmiş ve CUDA (Compute Unified Device Architecture) platformu kullanılarak gerçeklenmiştir. Alternatif paralelleştirme yöntemlerinden ve bu yöntemlerdeki problemlerden de bahsedilmiştir. Karşılaştırma amacıyla, aynı algoritmaların bir MİB (Merkezi İşlem Birimi) üzerinde çalışan sürümleri de gerçeklenmiştir. Gerçeklenen algoritmaların hız ve başarımları karşılaştırılmıştır. Yüz saptama algoritması için karşılaştırma işlemi, hem sabit görüntüler, hem de 5 farklı çözünürlükteki video akışları üzerinde yapılmıştır. Yüz tanıma algoritması için karşılaştırmalar ise, farklı nitelik yöneyi uzunlukları ve veritabanı boyuları için yapılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, grafik işlemcinin, MİB ile aynı sonuçları üretmekle birlikte, işlemleri çok daha hızlı bitirdiğini göstermiştir. GİB ile MİB arasında hız farkının çözünürlük, nitelik yöneyi boyutu ve veritabanı büyüklüğü ile birlikte arttığı görülmüştür. Bu sonuçlar, grafik işlemcilerin bu algoritmalar için özellikle fazla veri işlenmesi gereken durumlarda çok daha uygun olduğunu göstermektedir.
Bu çalışmada, iteleme tabanlı bir yüz saptama algoritması ile nitelik tabanlı bir yüz tanıma algoritması yoğun bir şekilde paralelleştirilmiş ve bir GİB (Grafik İşlem Birimi) üzerinde çalışmak üzere geliştirilmiştir. Bu algoritmaların tüm adımları GİB mimarisine uygun şekilde paralelleştirilmiş ve CUDA (Compute Unified Device Architecture) platformu kullanılarak gerçeklenmiştir. Alternatif paralelleştirme yöntemlerinden ve bu yöntemlerdeki problemlerden de bahsedilmiştir. Karşılaştırma amacıyla, aynı algoritmaların bir MİB (Merkezi İşlem Birimi) üzerinde çalışan sürümleri de gerçeklenmiştir. Gerçeklenen algoritmaların hız ve başarımları karşılaştırılmıştır. Yüz saptama algoritması için karşılaştırma işlemi, hem sabit görüntüler, hem de 5 farklı çözünürlükteki video akışları üzerinde yapılmıştır. Yüz tanıma algoritması için karşılaştırmalar ise, farklı nitelik yöneyi uzunlukları ve veritabanı boyuları için yapılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, grafik işlemcinin, MİB ile aynı sonuçları üretmekle birlikte, işlemleri çok daha hızlı bitirdiğini göstermiştir. GİB ile MİB arasında hız farkının çözünürlük, nitelik yöneyi boyutu ve veritabanı büyüklüğü ile birlikte arttığı görülmüştür. Bu sonuçlar, grafik işlemcilerin bu algoritmalar için özellikle fazla veri işlenmesi gereken durumlarda çok daha uygun olduğunu göstermektedir.
Bu çalışmada, iteleme tabanlı bir yüz saptama algoritması ile nitelik tabanlı bir yüz tanıma algoritması yoğun bir şekilde paralelleştirilmiş ve bir GİB (Grafik İşlem Birimi) üzerinde çalışmak üzere geliştirilmiştir. Bu algoritmaların tüm adımları GİB mimarisine uygun şekilde paralelleştirilmiş ve CUDA (Compute Unified Device Architecture) platformu kullanılarak gerçeklenmiştir. Alternatif paralelleştirme yöntemlerinden ve bu yöntemlerdeki problemlerden de bahsedilmiştir. Karşılaştırma amacıyla, aynı algoritmaların bir MİB (Merkezi İşlem Birimi) üzerinde çalışan sürümleri de gerçeklenmiştir. Gerçeklenen algoritmaların hız ve başarımları karşılaştırılmıştır. Yüz saptama algoritması için karşılaştırma işlemi, hem sabit görüntüler, hem de 5 farklı çözünürlükteki video akışları üzerinde yapılmıştır. Yüz tanıma algoritması için karşılaştırmalar ise, farklı nitelik yöneyi uzunlukları ve veritabanı boyuları için yapılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, grafik işlemcinin, MİB ile aynı sonuçları üretmekle birlikte, işlemleri çok daha hızlı bitirdiğini göstermiştir. GİB ile MİB arasında hız farkının çözünürlük, nitelik yöneyi boyutu ve veritabanı büyüklüğü ile birlikte arttığı görülmüştür. Bu sonuçlar, grafik işlemcilerin bu algoritmalar için özellikle fazla veri işlenmesi gereken durumlarda çok daha uygun olduğunu göstermektedir.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012
Anahtar kelimeler
yüz saptama,
yüz tanıma,
grafik işlemci,
parallel programlama,
face detection,
face recognition,
graphics processor,
parallel programming