Técnicas de soft computing y computación de alto desempeño aplicadas al procesamiento de imágenes

Abstract

El enfoque propuesto en este trabajo permite implementar un método general para resolver problemas de clasificación, reconocimiento y procesamiento de imágenes. Se utiliza una red neuronal mediante un enfoque paralelo en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) para resolver dos problemas de procesamiento de imágenes: el primero consiste en decidir hacia donde apunta la cara de una persona en cierta imagen y el segundo en clasificar una serie temporal pluviográfica a partir de una imagen. El enfoque propuesto utiliza las capacidades paralelas de la GPU para entrenar y evaluar una red neuronal al resolver los problemas antes mencionados. La evaluación experimental demuestra que se obtienen buenas tasas de instancias correctamente clasificadas además de reducciones significativas en los tiempos de cómputo, permitiendo resolver instancias de gran tamaño en tiempos razonables de ejecución. Para el problema de reconocimiento facial presentado se obtiene un speedup mayor a 8 al contrastarlo con una implementación secuencial y tasas de clasificaciones correctas superiores al 85%. En el problema de clasificación de registros pluviográficos el mejor speedup obtenido es mayor a 2 y las tasas de clasificaciones correctas obtenidas son mayores a 75%.