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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 제40권 제1호
- 발행연도
- 2013.2
- 수록면
- 8 - 13 (6page)
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얼굴인식은 보안 등 다수의 응용분야에서 중요하게 이용되는데, 얼굴인식을 위한 학습은 많은 계산시간이 소요된다. 따라서, 인식율을 높이기 위해 많은 이미지들을 학습하거나 높은 해상도의 이미지를 대상으로 학습할 때 가속화가 필요하다. 한편, 최근 폭넓은 분야에서 널리 이용되고 있는 그래픽스 프로세싱 유닛(GPU)은 대용량 정보처리를 빠르게 수행할 수 있어 고해상도 대용량 이미지들에 대해서도 빠른 인식이 가능하다. 본 논문에서는 주성분 분석(PCA) 기반의 얼굴인식 알고리즘의 병렬성을 분석하고 이를 GPU에서 효율적으로 병렬 수행하기 위한 방법을 제안하였다. C/OpenCV로 구현된 순차적인 버전과 비교했을 때, CUDA로 구현한 얼굴인식기는 전체 학습 시스템에서 최대 약 40배의 성능이득을 얻었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. PCA 기반 얼굴인식
3. GPU와 CUDA
4. 병렬화 기법
5. 실험 및 결과
6. 관련연구
7. 결론
참고문헌
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - M. Turk / 1991 / Eigenfaces for Recognition / Journal of Cognitive Neuroscience : 71 ~ 86
2. [학술지(정기간행물)] - J. Nickolls / 2008 / Scalable Parallel Programming with CUDA / ACM Queue 6 (2) : 40 ~ 53
3. [인터넷자원] - L. I. Smith / / A Tutorial on Principal Components Analysis
4. [기타자료] - A. Functions / / CUDA C Programing Guide version 4.1 : 98 ~ 100
5. [인터넷자원] - / / OpenCV Library
2. [학술지(정기간행물)] - J. Nickolls / 2008 / Scalable Parallel Programming with CUDA / ACM Queue 6 (2) : 40 ~ 53
3. [인터넷자원] - L. I. Smith / / A Tutorial on Principal Components Analysis
4. [기타자료] - A. Functions / / CUDA C Programing Guide version 4.1 : 98 ~ 100
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