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J-GLOBAL ID:201702279842316429   整理番号:17A1629247

メニーコアアーキテクチャ上でのSVMベースリアルタイムハイパースペクトル画像分類器【Powered by NICT】

SVM-based real-time hyperspectral image classifier on a manycore architecture
著者 (8件):
資料名:
巻: 80  ページ: 30-40  発行年: 2017年 
JST資料番号: A0883A  ISSN: 1383-7621  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,メニーコアMPPA(超並列プロセッサアレイ)プラットフォーム上で動作する線形カーネルを用いたサポートベクトルマシン(SVM)分類器の設計空間の研究を提示した。このアーキテクチャは,平行で動作する16個のクラスタに分布する256コアを集めた。本研究では,リアルタイムハイパースペクトルSVM分類器の実現を目指す,リアルタイムハイパースペクトル画像を捕捉するために必要な時間として定義される。そうするために,SVM分類器の二つの側面を解析した:分類アルゴリズムとシステム並列化した。一方,分類アルゴリズムについて,まず,分類モデルは,MPPA構造に適合するように最適化し,第二に,確率推定段階は,分類結果を精密化するために含まれている。一方,システム並列化は二段階に分かれている:第一に,分類の並列性をSVMアルゴリズムによって支持されたピクセルごと分類法を利用して,利用されてきた,第二に,画像伝送とクラスタ分類段階を並列に使われている二重バッファ通信法。医用画像を用いた実験,9の平均速度上昇は,並列に動作する16コアをもつ単一クラスタと二重バッファ実装を用いて得た。その結果,シーンを構成する画素の数とともに増加している直線的にその処理時間システムを実装した。具体的には,画像の空間分解能とは独立に捕獲されたシーン内の各画素を処理するために必要である3μs。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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