En esta Tesis Doctoral se describen arquitecturas neuronales que
permiten la segmentacion perceptual y el reconocimiento de imagenes
de textura y color sobre Unidades de Procesamiento Grafico (GPUs).
El procesamiento de proposito general sobre GPU (GPGPU) se ha
revelado en los ultimos anos como uno de las formulas mas
atractivas para el procesamiento en paralelo 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 analogas sobre CPU. La
utilizacion de este hardware para la segmentacion y el
reconocimiento, etapas fundamentales en vision artificial, hace
adecuadas las arquitecturas disenadas para aplicaciones con
elevados requerimientos de tiempo. Estas aplicaciones de vision
artificial incluyen la monitorizacion de procesos de produccion
industrial, la clasificacion y busqueda de contenidos sobre bases
de datos multimedia, el analisis y segmentacion de imagenes aereas
de alta resolucion o sistemas de video-vigilancia e interfaces
hombre-maquina."
General
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