Filtern
Sprache
- Englisch (1) (entfernen)
Volltext vorhanden
- ja (1) (entfernen)
Schlagworte
- GPGPU (1)
- Maschinelles Sehen (1)
- Natural Feature Tracking (1)
In dieser Arbeit wird der Nutzen von GPGPU (Allzweckberechnungen auf Grafikprozessoren) zur robusten Deskription von natürlichen, markanten Bildmerkmalen mit Hilfe der Grafikprozessoren mobiler Geräte bewertet. Dazu wurde der SURF-Deskriptor [4] mit OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 implementiert und dessen Performanz auf verschiedenen mobilen Geräten ausgiebig evaluiert. Diese Implementation ist um ein Vielfaches schneller als eine vergleichbare CPU-Variante auf dem gleichen Gerät. Die Ergebnisse belegen die Tauglichkeit moderner, mobiler Grafikbeschleuniger für GPGPU-Aufgaben, besonders für die Erkennungsphase von NFT-Systemen (Tracking mit natürlichen, markanten Bildmerkmalen), die in Augmented-Reality-Anwendungen genutzt werden. Die nötigen Anpassungen am Algorithmus des SURF-Deskriptors, um diesen effizient auf mobilen GPUs nutzen zu können, werden dargelegt. Weiterhin wird ein Ausblick auf ein GPGPU-gestütztes Tracking-Verfahren gegeben.