Fast Optimum-Path Forest Classification on Graphics Processors

Autor(es)

Romero, Marcos V. T. ; Iwashita, Adriana S. ; Papa, Luciene P. ; Souza, Andre N. ; Papa, Joao P. ; Battiato, S ; Braz, J

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: PROCEEDINGS OF THE 2014 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION, THEORY AND APPLICATIONS (VISAPP 2014), VOL 2; v. N/A, p. 5-pg., 2014-01-01.

Resumo

Some pattern recognition techniques may present a high computational cost for learning samples' behaviour. The Optimum-Path Forest (OPF) classifier has been recently developed in order to overcome such drawbacks. Although it can achieve faster training steps when compared to some state-of-art techniques, OPF can be slower for testing in some situations. Therefore, we propose in this paper an implementation in graphics cards of the OPF classification, which showed to be more efficient than traditional OPF with similar accuracies. (AU)

• Processo FAPESP: 09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos
• Beneficiário: João Paulo Papa
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Processo FAPESP: 10/12697-8 - Implementação do Algoritmo de Treinamento do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU
• Beneficiário: Adriana Sayuri Iwashita
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Processo FAPESP: 11/08348-0 - Implementação do Algoritmo de Teste do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU
• Beneficiário: Marcos Vinicius Trigo Romero
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica