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J-GLOBAL ID：202202212400553686   整理番号：22A0456334

大規模コンピュータビジョンパイプラインの性能最適化のためのストリーム代数【JST・京大機械翻訳】

A Stream Algebra for Performance Optimization of Large Scale Computer Vision Pipelines

著者 (3件)： Helala Mohamed A. (Faculty of Science, Ontario Tech University, Oshawa, ON, Canada) ,  Qureshi Faisal Z. (Faculty of Science, Ontario Tech University, Oshawa, ON, Canada) ,  Pu Ken Q. (Faculty of Science, Ontario Tech University, Oshawa, ON, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 44  号： 2  ページ： 905-923  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大量の画像とビデオデータを生産できるハードウェアとソフトウェアシステムにおいて大きな成長がある。これらのシステムは連続画像とビデオストリームの豊富なソースである。これは研究者が視覚データストリームの処理のためのデータストリーム概念を利用するスケーラブルコンピュータビジョンシステムを構築することを動機づける。しかし,大規模コンピュータビジョンシステムの構築にはいくつかの課題が存在する。例えば,コンピュータビジョンアルゴリズムは,入力データの内容,タイプ,および速度に依存して,異なる精度と速度プロファイルを持っている。また,大規模システムにおいてこれらのアルゴリズムを適応的に調整する方法は明らかではない。これらの課題は,大規模視覚処理の構築と最適化のための形式的枠組みを欠いているので,存在する。本論文では,これらの課題を克服し,建築物を改善し,大規模コンピュータビジョンシステムを最適化するための形式的手法とアルゴリズムを示した。画像処理画像とビデオストリームのためのコンピュータビジョンパイプラインの数学的記述のための形式的代数フレームワークを記述した。代数はフィードバック制御を自然に記述し,コンピュータビジョンパイプラインを最適化するための形式的で抽象的な方法を提供する。次に,一般的最適化器を,コンピュータビジョンパイプラインのための一般的オンラインパラメータ最適化法を提供するために,著者らのストリーム代数のフィードバック制御機構を用いて使用できることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  視覚 ,  フィードバック制御 ,  画像処理 ,  大規模系 ,  ハードウェア ,  *コンピュータビジョン
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  ビデオストリーム ,  データストリーム ,  画像列 ,  視覚情報処理 ,  オンライン ,  性能最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  コンピュータビジョン ,  パイプライン ,  性能最適化 ,  ストリーム ,  代数