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dc.date.accessioned 2012-08-06T14:35:35Z
dc.date.available 2012-08-06T14:35:35Z
dc.date.issued 2010
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19168
dc.description.abstract El reconocimiento de objetos en video es una tarea computacionalmente costosa y de sumo interés en distintas áreas. Existen métodos que permiten caracterizar una imagen a través de la representación vectorial de sus pixels más relevantes entre los cuales SIFT es uno de los más utilizados. Este artículo propone una implementación paralela de este método con el objetivo de realizar tracking de video. Se trata de una solución de grano grueso sobre una arquitectura multicore que permite llegar a un rendimiento cercano al óptimo al usar un esquema Bag of Task para balancear el trabajo. Se logra incrementar la cantidad de frames resueltos por segundo para el procesamiento de video en Tiempo Real. es
dc.format.extent 475-482 es
dc.language es es
dc.subject tracking de video; descriptores SIFT; arquitectura multicore es
dc.subject Object recognition es
dc.title Reconocimiento de objetos en video utilizando SIFT paralelo es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-9474-49-9 es
sedici.creator.person Albanesi, María Bernarda es
sedici.creator.person Funes, Nadia es
sedici.creator.person Chichizola, Franco es
sedici.creator.person Lanzarini, Laura Cristina es
sedici.description.note Presentado en el VIII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV) es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2010-10
sedici.relation.event XVI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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