Busca avançada
Ano de início
Entree

Implementação do algoritmo de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU

Processo: 10/12697-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2011
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:Adriana Sayuri Iwashita
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos, AP.JP
Assunto(s):Aprendizado computacional   Reconhecimento de padrões

Resumo

Técnicas tradicionais de reconhecimento de padrÜoes, tais como Máquina de Vetores de Suporte e Redes Neurais Artificiais, pagam o preço de umaetapa de treinamento muito custosa para atingirem altas taxas de reconhecimento no conjunto de teste. Em determinadas situaçÜoes que exigemum constante retreinamento dos dados, tais como sistemas de classificaçÜao de imagens interativos, nos quais cada pixel é tido como uma amostra doconjunto de dados e, eventualmente, podem existir milhÜoes delas no caso de imagens de alta resoluçÜao, tais abordagens podem ser inviáveis para o usuário em termos de custo computacional. Recentemente, um novo classificador de padrÜoes denominado Floresta de Caminhos Ótimos foidesenvolvido com o intuito de endereçar tais situaçÜoes. Embora o classificador supracitado tenha demonstrado similaridade em termos de eficácia a Máquinas de Vetores de Suporte, porém muito mais rápido para o treinamento dos dados, ainda é desejável que o mesmo seja executado commais rapidez para endereçar situaçÜoes nas quais o volume de dados é muito grande, tais como rastreamento de objetos em vídeo em tempo real, sistemas de detecçÜao de intrusos em redes de computadores e classificaçÜao de imagens adquiridas com dispositivos de alta resoluçÜao. Dado que muitos algoritmos de aprendizado de máquina e outras aplicaçÜoes de propósitogeral estÜao sendo implementadas em ambiente CUDA para programaçÜao em GPU, proporcionando um aumento considerável no seu desempenho,o presente projeto de pesquisa propÜoe a implementaçÜao do algoritmo de treinamento do OPF em ambiente GPU, visando criaçÜao da cuOPF, umabiblioteca para o desenvolvimento de classificadores de padrÜoes baseados em floresta de caminhos ótimos em ambiente GPU-CUDA. Esta biblioteca será disponibilizada em conjunto com a LibOPF, um pacote de funçÜoes já disponível para o projeto de classificadores baseados em floresta decaminhos ótimos.

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
IWASHITA, Adriana Sayuri. Implementação do algoritmo de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU. 2013. 42 f. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociencias, Letras e Ciencias Exatas..

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.