Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Author: search.filters.author.Парубочий, В. О.Has files: Yes

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Performance evaluation of Self-Quotient image methods
    (Видавництво Львівської політехніки, 2020-09-23) Парубочий, В. О.; Шувар, Роман Ярославович; Parubochyi, V. O.; Shuvar, R. Ya.; Львівський національний університет ім. Івана Франка; Ivan Franko National University of Lviv
    Нормалізація освітлення є дуже важливою проблемою в системах розпізнавання зображень, оскільки різні умови освітлення можуть істотно змінити результати розпізнавання, а нормалізація освітлення дає змогу мінімізувати негативні наслідки різних умов освітлення. У цій роботі ми оцінюємо ефективність розпізнавання декількох методів нормалізації освітлення, заснованих на методі самооцінювання зображення SQI (англ. Self-Quotient Image method), запровадженому Haitao Wang, Stan Z. Li, Yangsheng Wang, та Jianjun Zhang. Для оцінки ми вибрали оригінальну реалізацію та найперспективніші модифікації оригінального методу SQI, в т.ч. й метод Gabor Quotient ImagE(GQI), запропонований Sanun Srisuk та Amnart Petpon у 2008 році, а також метод Fast Self-Quotient ImagE(FSQI) та його модифікації, запропоновані авторами статті в попередніх роботах. У цій роботі ми запропонували модель оцінки, яка використовує Cropped Extended Yale Face Database B, що дає змогу показати відмінність результатів розпізнавання для різних умов освітлення. Також ми перевіряємо всі результати за допомогою двох класифікаторів: класифікатора найближчих сусідів (англ. Nearest Neighbor Classifier) та лінійного класифікатора опорних векторів (англ. Linear Support Vector Classifier). Такий підхід дає змогу не тільки обчислити точність розпізнавання для кожного методу та вибрати найкращий метод, але й показати важливість правильного вибору методу класифікації, який може мати значний вплив на результати розпізнавання. Нам вдалося показати значне зменшення точності розпізнавання для необроблених (RAW) зображень із збільшенням кута між джерелом освітлення та нормаллю до об'єкта. З іншого боку, наші експерименти показали майже рівномірний розподіл точності розпізнавання для зображень, оброблених методами нормалізації освітлення на підставі методу SQI. Ще одним отриманим, проте очікуваним результатом, представленим у цій роботі, є підвищення точності розпізнавання із збільшенням розміру ядра фільтра. Однак великі розміри ядра фільтра є більш обчислювально-затратні і можуть спричинити негативні ефекти на вихідних зображеннях. Окрім цього, в наших експериментах було показано, що друга модифікація методу FSQI, яку ми скорочено позначаємо як FSQI3, краща майже в усіх випадках для всіх розмірів ядра фільтра, особливо якщо ми використовуємо лінійний класифікатор опорних векторів для класифікації.
  • Thumbnail Image
    Item
    Реалізація гібридної архітектури кластерних обчислень
    (Видавництво Львівської політехніки, 2016) Парубочий, В. О.; Шувар, Р. Я.
    Розглянуто принципи організації гібридної архітектури кластерних обчислень на основі використання обчислювальних можливостей центрального і графічного процесорів, з підтримкою технології GPGPU. Проаналізовано переваги та недоліки такого методу обчислень, а також показано можливості реалізації паралельних програм на основі використання гібридної архітектури кластерних обчислень. На основі запропонованої програмної моделі реалізовано програмний каркас, який можна використати для розроблення прикладних програм. З метою демонстрації можливості практичного використання гібридної архітектури, а також для аналізу її ефективності на основі запропонованого програмного каркаса реалізовано програму блокового Фур'є-перетворення для зображення високої роздільної здатності. Результати опрацювання, а також обґрунтування і порівняння результатів наведено в останній частині статті. This article deals with the principles of organization of hybrid architecture of cluster computing based on the use of computing opportunities of the CPU and GPU with support for GPGPU. The advantages and disadvantages of this method of calculation have been analyzed, and the feasibility of realization of parallel programs based on the use of a hybrid architecture of cluster computing has been demonstrated. A software framework that can be used to develop the applications has been implemented on the basis of the proposed programming model. In order to demonstrate the opportunities of practical use of the hybrid architecture and to analyze its potency based on the proposed software framework, implemented program of block Fourier Transform of high-resolution images. The results of processing, substantiation and comparison of the results are given in the last part of the article.