Paralelización del algoritmo de análisis de similitud de imágenes basado en contenido

Abstract

Los métodos tradicionales que analizan similitud de imágenes basados en una única firma fallan cuando las imágenes comparadas tienen sólo algunas regiones similares, o cuando contienen patrones similares trasladados o en escalas diferentes. En estos casos, la efectividad del análisis de similitud puede incrementarse usando firmas múltiples, correspondientes a diferentes regiones en las imágenes comparadas. Una solución aceptada procesa imágenes basadas en múltiples firmas, usando los coeficientes de la transformada de wavelet. Los resultados experimentales sobre conjuntos de datos reales confirman la efectividad del algoritmo y verifican la relación teórica entre las principales componentes del tiempo de procesamiento y el tamaño de la imagen. Como los algoritmos secuenciales requieren cálculo intensivo, el tiempo total de procesamiento (Tpt) se incrementa exponencialmente con el tamaño de la imagen. Para solucionar este problema se propone una arquitectura y un algoritmo paralelo, basado en procesadores homogéneos. El speedup teórico, escalabilidad y eficiencia se obtienen como funciones basadas en el número de procesadores, para realizar queries (búsquedas) simples (entre dos imágenes). Finalmente se extiende la arquitectura y el algoritmo para múltiples queries, buscando la relación óptima entre performance y costo. Además, son mencionado algunos problemas de la arquitectura real y ventajas de utilizar una arquitectura con memoria distribuida y compartida.