Scalable Parallel Geometric Hashing for Hypercube Simd Architectures
Idioma: inglés
Editorial: Forgotten Books, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Forgotten Books, London, Reino UnidoForgotten Books
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Print on Demand. This book introduces a new method to model-based object recognition using a parallel geometric hashing algorithm for hypercube SIMD architectures. The algorithm executes in parallel, reducing search time, and enabling fast recognition of objects independent of translation, rotation, and scaling. The author provides multiple building-block algorithms used in the approach, along with a novel radix-sort based histogramming algorithm. The book has broad historical context within both computer science and engineering, discussing the evolution of object recognition. Thematic depth includes analysis of efficient parallel implementation, along with examination of the effectiveness of the algorithm, which can locate embedded objects even when they are obscured or misplaced. This book will appeal to students, academics, and practitioners in computer science, image processing, and engineering. Its insights are highly significant within the field of computer vision and pave the way for exciting new developments. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
N° de ref. del artículo 9781332093557_0
- Título
- Scalable Parallel Geometric Hashing for Hypercube Simd Architectures
- Autor
- Isidore Rigoutsos, Robert Hummel
- Editorial
- Forgotten Books
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- New
- Tipo de libro
- print-on-demand item
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1332093558
- ISBN 13
- 9781332093557
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Reseña del editor
We begin with an extremely brief summary of the geometric hashing idea. We give a high-level de scription of geometric hashing, then give an example for the case of recognition of dot patterns which may be subjected to translation and obscuration in the scene, but not rotation nor scale transforma tion, and finally present the algorithm for dot patterns subjected to rigid transformation or similarity transformation.
Features are extracted from the image, and a subset is designated as a basis set. The feature values are measured relative (in some sense) to the basis set. The values of the features are used as indices into a hash table, where records are kept of model features that map to the same location with respect to some basis set chosen from the model. Each such hashed feature votes for the set of possible models and basis sets stored at that location in the hash table. An important aspect of the geometric hashing paradigm is that an object is multiply encoded, using many different basis set selections. In this way, as long as a reasonable basis set is chosen in the recognition process, an identification will be made, since the basis set will be one of the many sets used to encode the object. Conceptually, the method can be seen as a sequence of measurements and maps, where each map projects to locations determined from the previous map by a process of fixed links and measured values.
About the Publisher
Forgotten Books publishes hundreds of thousands of rare and classic books. Find more at www.forgottenbooks.com
This book is a reproduction of an important historical work. Forgotten Books uses state-of-the-art technology to digitally reconstruct the work, preserving the original format whilst repairing imperfections present in the aged copy. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in our edition. We do, however, repair the vast majority of imperfections successfully; any imperfections that remain are intentionally left to preserve the state of such historical works.
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