SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
Download to read offline
Быстрый алгоритм оценки движения
полным перебором, основанный на
использовании быстрых алгоритмов
преобразования Фурье
Авторы:
кандидат технических наук,
доцент Омского государственного университета путей сообщения
Альтман Евгений Анатольевич,
аспирант Омского государственного университета путей сообщения
Захаренко Елена Игоревна
2
Оценка движения
Рисунок 1– Схема работы алгоритма блочного сопоставления блоков (BМА)
Рисунок 2 – Оценка движения
методом полного перебора Рисунок 3 – Трехшаговый поиск (TTS)
(4)
(2)
(1)
3
Суммарная квадратичная ошибка
(Sum of Square Difference – SSD)
Суммарная квадратичная ошибка (Sum of Square Difference – SSD):
1 1
2
0 0
( , ) ( ( , ) ( , )) ;
h wN N
y x
SSD i j B x y S x i y j
 
 
    
где i, j – координаты вектора движения относительно текущего блока,
i ϵ (–Sw/2; Sw/2), j ϵ (–Sh/2; Sh/2);
x, y – координаты точки блока; Nw×Nh – размер блока; B – текущий блок;
S – ссылочный блок размером Sw×Sh, ω –коэффициент, регулирующий степень
возрастания функции.
1 1
2
0 0
3 ( , ),
h wN N
y x
SSD S x i y j
 
 
   
1 1
0 0
2 ( , ) ( , );
h wN N
y x
SSD B x y S x i y j
 
 
    
1 1
2
0 0
1 ( , );
h wN N
y x
SSD B x y
 
 
  
(3)
4
Быстрые методы вычисления корреляции
теорема о свертке алгоритмы разложения
на несколько членов и
преобразования
быстрое преобразование Фурье (БПФ)
алгоритм Винограда
теоретико-числовое преобразование (ТЧП)
( ( ) ( ))out IDFT DFT x DFT y 
5
Сравнение методов вычисления корреляции
по теореме о свертке
Таблица 2. Вычислительная сложность алгоритмов SSD при S =2N=32
Таблица 1. Вычислительная сложность алгоритмов SSD при S=2N=16
Алгоритм
Вещественные
арифметические операции Всего
операций
Сложность
алгоритма,
%
SSD2 SSD3
× + × +
SSD по прямой формуле, FS – – – – 196 352 100
SSD по прямой формуле, TSS – – – – 7 670 4
БПФ Винограда 13 860 69 120 1 426 2 115 86 521 44
БПФ Кули-Тьюки 17 920 78 336 1 426 2 115 99 797 51
Алгоритм
Вещественные
арифметические операции Всего
операций
Сложность
алгоритма,
%
SSD2 SSD3
× + × +
SSD по прямой формуле, FS – – – – 12 224 100
SSD по прямой формуле, TSS – – – – 1 528 9
БПФ Винограда 1 845 7 290 330 483 9 948 81
БПФ Кули-Тьюки 2 560 14 592 330 483 17 965 147
6
Сравнение методов вычисления корреляции
по теореме о свертке
Алгоритм Время, мс
БПФ Винограда 5,5
БПФ Кули-Тьюки 6,7
ТЧП Ферма 6,1
Таблица 3. Оценочное быстродействие алгоритмов
корреляции в Matlab при S=2N=16
7
Алгоритмы вычисления двумерной корреляции
полный метод через одномерную свертку
разложение на 9 сверток разложение на 12 сверток
8
Сравнение алгоритмов двумерной корреляции
Nx
Количество арифметических операций
2D Fast 9 convol
2D Fast 12
convol
2D Full
2D Fast через
1D Fast
2D Full через
1D Full
2 112 112 112 104 104
4 1 775 1 657 1 984 1 856 1 824
8 18 686 23 601 32 512 27 520 30 848
16 191 779 296 645 523 264 373 760 508 416
32 1 886 624 3 646 509 8 384 512 4 839 424 8 259 584
64 18 147 685 44 367 869 134 201 344 60 932 096 133 177 344
Таблица 4. Вычислительная сложность алгоритмов двумерной корреляции
сигнала x размером Nx×Nx и сигнала y размером Ny×Ny, Ny = 3Nx – 1
9
Гибридный алгоритм вычисления корреляции
Таблица 5. Вычислительная сложность гибридного алгоритма двумерной
корреляции сигнала x размером Nx×Nx и сигнала y размером Ny×Ny,
Ny = 3Nx – 1
Nx
Количество
арифметическ
их операций
гибридного
алгоритма
Самый быстрый
алгоритм
Количество
арифметических
операций самого
быстрого алгоритма
Вычислительная
сложность гибридного
алгоритма
относительно самого
быстрого, %
2 104 2D Full через 1D Full 104 100,0
4 1 585 2D Fast 12 convol 1 657 95,7
8 18 038 2D Fast 9 convol 18 686 96,5
16 185 947 2D Fast 9 convol 191 779 97,0
32 1 834 136 2D Fast 9 convol 1 886 624 97,2
64 17 675 293 2D Fast 9 convol 18 147 685 97,4
10
Сравнение гибридного алгоритма с алгоритмом
вычисления свертки через БПФ Винограда
Nx
Гибридный
алгоритм
БПФ
Винограда
Вычислительная сложность гибридного
алгоритма относительно алгоритма Винограда, %
2 26 216 12
4 460 560 82
8 5 737 9 135 63
16 62 310 82 980 75
32 636 667 344 547 185
64 6 296 472 2 486 272 253
Таблица 6. Сравнение по вычислительной сложности гибридного алгоритма с
алгоритмом вычисления свертки через БПФ Винограда для двумерного
сигнала x размером Nx×Nx и сигнала y размером Ny×Ny, Ny = 2Nx – 1
11
Вычислительная сложность оценки движения
с использование гибридного алгоритма
Размер
блока
Диапазон изменения вектора движения
равен размеру блока
превосходит размер
блока
в два раза
Быстродействие относительно полного перебора
по прямой формуле SSD, %
2×2 120,5 117,6
4×4 83,6 70,0
8×8 53,6 41,6
16×16 33,5 24,9
32×32 20,7 14,9
64×64 12,6 8,9
Таблица 7. Вычислительная сложность оценки движения
полным перебором с использованием гибридного алгоритма

More Related Content

What's hot

13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)Smolensk Computer Science Club
 
Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)
Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)
Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаЛекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаMikhail Kurnosov
 
User Defined Materials in LS-DYNA
User Defined Materials in LS-DYNAUser Defined Materials in LS-DYNA
User Defined Materials in LS-DYNAYury Novozhilov
 
Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.
Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.
Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.Nick535
 
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワークDeep Learning JP
 
Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.
Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.
Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.Nick535
 
Трансформаторы
ТрансформаторыТрансформаторы
ТрансформаторыNick535
 
Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)
Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)
Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графовЛекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графовMikhail Kurnosov
 
Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...
Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...
Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...Theoretical mechanics department
 
20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_time
20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_time20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_time
20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_timeComputer Science Club
 
лабораторная работа 5
лабораторная работа 5лабораторная работа 5
лабораторная работа 5student_kai
 
ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...
ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ  ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ  ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...
ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...ITMO University
 

What's hot (20)

13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
 
лекция18
лекция18лекция18
лекция18
 
Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)
Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)
Семинар 3. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 3)
 
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаЛекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
 
User Defined Materials in LS-DYNA
User Defined Materials in LS-DYNAUser Defined Materials in LS-DYNA
User Defined Materials in LS-DYNA
 
лекция 44
лекция 44лекция 44
лекция 44
 
Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.
Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.
Исследование внешних характеристик потерь и КПД трансформатора.
 
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
 
Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.
Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.
Механическая характеристика Асинхронного Двигателя.
 
Трансформаторы
ТрансформаторыТрансформаторы
Трансформаторы
 
Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)
Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)
Семинар 4. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 4)
 
все вмс
все вмсвсе вмс
все вмс
 
Лекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графовЛекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графов
 
Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...
Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...
Стабилизация программных движений маятника переменной длины на вращающемся ос...
 
Sequence recommenders
Sequence recommendersSequence recommenders
Sequence recommenders
 
20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_time
20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_time20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_time
20111204 computer graphics_galinsky_lecture12_real_time
 
лабораторная работа 5
лабораторная работа 5лабораторная работа 5
лабораторная работа 5
 
шлапак 20.10.2017
шлапак 20.10.2017шлапак 20.10.2017
шлапак 20.10.2017
 
лекция15
лекция15лекция15
лекция15
 
ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...
ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ  ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ  ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...
ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ГОЛОГРАММЫ ...
 

Similar to Елена Захаренко и Евгений Альтман - Быстрый алгоритм оценки движения полным перебором, основанный на использовании быстрых алгоритмов пре

ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...
ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...
ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...Alexey Paznikov
 
ПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА
ПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДАПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА
ПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДАITMO University
 
Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...
Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...
Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...Alexey Paznikov
 
Сложности микробенчмаркинга
Сложности микробенчмаркингаСложности микробенчмаркинга
Сложности микробенчмаркингаAndrey Akinshin
 
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)Mikhail Kurnosov
 
ПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисления
ПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисленияПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисления
ПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисленияAlexey Paznikov
 
якобовский - введение в параллельное программирование (1)
якобовский - введение в параллельное программирование (1)якобовский - введение в параллельное программирование (1)
якобовский - введение в параллельное программирование (1)Michael Karpov
 
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмыЛекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмыMikhail Kurnosov
 
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмовЛекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмовMikhail Kurnosov
 
TMPA-2013 Dmitry Zaitsev
TMPA-2013 Dmitry ZaitsevTMPA-2013 Dmitry Zaitsev
TMPA-2013 Dmitry ZaitsevIosif Itkin
 
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.Mikhail Kurnosov
 
Структурные формулы и функциональные схемы
Структурные формулы и функциональные схемыСтруктурные формулы и функциональные схемы
Структурные формулы и функциональные схемыaleksashka3
 
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...Yandex
 
Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)Mikhail Kurnosov
 
Использование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетов
Использование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетовИспользование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетов
Использование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетовТранслируем.бел
 
11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)
11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)
11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)Smolensk Computer Science Club
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Technopark
 
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмовЛекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмовMikhail Kurnosov
 

Similar to Елена Захаренко и Евгений Альтман - Быстрый алгоритм оценки движения полным перебором, основанный на использовании быстрых алгоритмов пре (20)

ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...
ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...
ПВТ - весна 2015 - Лекция 1. Актуальность параллельных вычислений. Анализ пар...
 
ПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА
ПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДАПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА
ПРОГРАММИРУЕМЫЙ ФОРМИРОВАТЕЛЬ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ СЛЕДЯЩЕГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА
 
Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...
Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...
Кулагин И.И., Пазников А.А., Курносов М.Г. Оптимизация информационных обменов...
 
Сложности микробенчмаркинга
Сложности микробенчмаркингаСложности микробенчмаркинга
Сложности микробенчмаркинга
 
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
 
ПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисления
ПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисленияПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисления
ПВТ - осень 2014 - лекция 1 - Введение в параллельные вычисления
 
якобовский - введение в параллельное программирование (1)
якобовский - введение в параллельное программирование (1)якобовский - введение в параллельное программирование (1)
якобовский - введение в параллельное программирование (1)
 
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмыЛекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмы
 
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмовЛекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
 
TMPA-2013 Dmitry Zaitsev
TMPA-2013 Dmitry ZaitsevTMPA-2013 Dmitry Zaitsev
TMPA-2013 Dmitry Zaitsev
 
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
 
Структурные формулы и функциональные схемы
Структурные формулы и функциональные схемыСтруктурные формулы и функциональные схемы
Структурные формулы и функциональные схемы
 
Основы SciPy
Основы SciPyОсновы SciPy
Основы SciPy
 
лекция 11
лекция 11лекция 11
лекция 11
 
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...
 
Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)
 
Использование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетов
Использование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетовИспользование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетов
Использование GNU OCTAVE для инженерных и математических расчетов
 
11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)
11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)
11 встреча — Введение в GPGPU (А. Свириденков)
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
 
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмовЛекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
 

More from AIST

Alexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray Images
Alexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray  ImagesAlexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray  Images
Alexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray ImagesAIST
 
Алена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоны
Алена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоныАлена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоны
Алена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоныAIST
 
Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...
Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...
Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...AIST
 
Павел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поиск
Павел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поискПавел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поиск
Павел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поискAIST
 
Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...
Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...
Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...AIST
 
Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...
Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...
Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...AIST
 
Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...
Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...
Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...AIST
 
Иосиф Иткин, Exactpro - TBA
Иосиф Иткин, Exactpro - TBAИосиф Иткин, Exactpro - TBA
Иосиф Иткин, Exactpro - TBAAIST
 
Nikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge Exchange
Nikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge ExchangeNikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge Exchange
Nikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge ExchangeAIST
 
George Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product Categories
George Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product CategoriesGeorge Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product Categories
George Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product CategoriesAIST
 
Elena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech Disambiguation
Elena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech DisambiguationElena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech Disambiguation
Elena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech DisambiguationAIST
 
Marina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chants
Marina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chantsMarina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chants
Marina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chantsAIST
 
Edward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First Glance
Edward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First GlanceEdward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First Glance
Edward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First GlanceAIST
 
Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...
Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...
Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...AIST
 
Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...
Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...
Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...AIST
 
Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...
Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...
Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...AIST
 
Valeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamedium
Valeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamediumValeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamedium
Valeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamediumAIST
 
Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...
Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...
Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...AIST
 
Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...
Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...
Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...AIST
 
Artyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation Denoising
Artyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation DenoisingArtyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation Denoising
Artyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation DenoisingAIST
 

More from AIST (20)

Alexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray Images
Alexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray  ImagesAlexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray  Images
Alexey Mikhaylichenko - Automatic Detection of Bone Contours in X-Ray Images
 
Алена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоны
Алена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоныАлена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоны
Алена Ильина и Иван Бибилов, GoTo - GoTo школы, конкурсы и хакатоны
 
Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...
Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...
Станислав Кралин, Сайтсофт - Связанные открытые данные федеральных органов ис...
 
Павел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поиск
Павел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поискПавел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поиск
Павел Браславский,Velpas - Velpas: мобильный визуальный поиск
 
Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...
Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...
Евгений Цымбалов, Webgames - Методы машинного обучения для задач игровой анал...
 
Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...
Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...
Александр Москвичев, EveResearch - Алгоритмы анализа данных в маркетинговых и...
 
Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...
Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...
Петр Ермаков, HeadHunter - Модерация резюме: от людей к роботам. Машинное обу...
 
Иосиф Иткин, Exactpro - TBA
Иосиф Иткин, Exactpro - TBAИосиф Иткин, Exactpro - TBA
Иосиф Иткин, Exactpro - TBA
 
Nikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge Exchange
Nikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge ExchangeNikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge Exchange
Nikolay Karpov - Evolvable Semantic Platform for Facilitating Knowledge Exchange
 
George Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product Categories
George Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product CategoriesGeorge Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product Categories
George Moiseev - Classification of E-commerce Websites by Product Categories
 
Elena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech Disambiguation
Elena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech DisambiguationElena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech Disambiguation
Elena Bruches - The Hybrid Approach to Part-of-Speech Disambiguation
 
Marina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chants
Marina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chantsMarina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chants
Marina Danshina - The methodology of automated decryption of znamenny chants
 
Edward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First Glance
Edward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First GlanceEdward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First Glance
Edward Klyshinsky - The Corpus of Syntactic Co-occurences: the First Glance
 
Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...
Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...
Galina Lavrentyeva - Anti-spoofing Methods for Automatic Speaker Verification...
 
Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...
Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...
Oleksandr Frei and Murat Apishev - Parallel Non-blocking Deterministic Algori...
 
Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...
Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...
Kaytoue Mehdi - Finding duplicate labels in behavioral data: an application f...
 
Valeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamedium
Valeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamediumValeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamedium
Valeri Labunets - The bichromatic excitable Schrodinger metamedium
 
Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...
Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...
Valeri Labunets - Fast multiparametric wavelet transforms and packets for ima...
 
Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...
Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...
Alexander Karkishchenko - Threefold Symmetry Detection in Hexagonal Images Ba...
 
Artyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation Denoising
Artyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation DenoisingArtyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation Denoising
Artyom Makovetskii - An Efficient Algorithm for Total Variation Denoising
 

Елена Захаренко и Евгений Альтман - Быстрый алгоритм оценки движения полным перебором, основанный на использовании быстрых алгоритмов пре

  • 1. Быстрый алгоритм оценки движения полным перебором, основанный на использовании быстрых алгоритмов преобразования Фурье Авторы: кандидат технических наук, доцент Омского государственного университета путей сообщения Альтман Евгений Анатольевич, аспирант Омского государственного университета путей сообщения Захаренко Елена Игоревна
  • 2. 2 Оценка движения Рисунок 1– Схема работы алгоритма блочного сопоставления блоков (BМА) Рисунок 2 – Оценка движения методом полного перебора Рисунок 3 – Трехшаговый поиск (TTS)
  • 3. (4) (2) (1) 3 Суммарная квадратичная ошибка (Sum of Square Difference – SSD) Суммарная квадратичная ошибка (Sum of Square Difference – SSD): 1 1 2 0 0 ( , ) ( ( , ) ( , )) ; h wN N y x SSD i j B x y S x i y j          где i, j – координаты вектора движения относительно текущего блока, i ϵ (–Sw/2; Sw/2), j ϵ (–Sh/2; Sh/2); x, y – координаты точки блока; Nw×Nh – размер блока; B – текущий блок; S – ссылочный блок размером Sw×Sh, ω –коэффициент, регулирующий степень возрастания функции. 1 1 2 0 0 3 ( , ), h wN N y x SSD S x i y j         1 1 0 0 2 ( , ) ( , ); h wN N y x SSD B x y S x i y j          1 1 2 0 0 1 ( , ); h wN N y x SSD B x y        (3)
  • 4. 4 Быстрые методы вычисления корреляции теорема о свертке алгоритмы разложения на несколько членов и преобразования быстрое преобразование Фурье (БПФ) алгоритм Винограда теоретико-числовое преобразование (ТЧП) ( ( ) ( ))out IDFT DFT x DFT y 
  • 5. 5 Сравнение методов вычисления корреляции по теореме о свертке Таблица 2. Вычислительная сложность алгоритмов SSD при S =2N=32 Таблица 1. Вычислительная сложность алгоритмов SSD при S=2N=16 Алгоритм Вещественные арифметические операции Всего операций Сложность алгоритма, % SSD2 SSD3 × + × + SSD по прямой формуле, FS – – – – 196 352 100 SSD по прямой формуле, TSS – – – – 7 670 4 БПФ Винограда 13 860 69 120 1 426 2 115 86 521 44 БПФ Кули-Тьюки 17 920 78 336 1 426 2 115 99 797 51 Алгоритм Вещественные арифметические операции Всего операций Сложность алгоритма, % SSD2 SSD3 × + × + SSD по прямой формуле, FS – – – – 12 224 100 SSD по прямой формуле, TSS – – – – 1 528 9 БПФ Винограда 1 845 7 290 330 483 9 948 81 БПФ Кули-Тьюки 2 560 14 592 330 483 17 965 147
  • 6. 6 Сравнение методов вычисления корреляции по теореме о свертке Алгоритм Время, мс БПФ Винограда 5,5 БПФ Кули-Тьюки 6,7 ТЧП Ферма 6,1 Таблица 3. Оценочное быстродействие алгоритмов корреляции в Matlab при S=2N=16
  • 7. 7 Алгоритмы вычисления двумерной корреляции полный метод через одномерную свертку разложение на 9 сверток разложение на 12 сверток
  • 8. 8 Сравнение алгоритмов двумерной корреляции Nx Количество арифметических операций 2D Fast 9 convol 2D Fast 12 convol 2D Full 2D Fast через 1D Fast 2D Full через 1D Full 2 112 112 112 104 104 4 1 775 1 657 1 984 1 856 1 824 8 18 686 23 601 32 512 27 520 30 848 16 191 779 296 645 523 264 373 760 508 416 32 1 886 624 3 646 509 8 384 512 4 839 424 8 259 584 64 18 147 685 44 367 869 134 201 344 60 932 096 133 177 344 Таблица 4. Вычислительная сложность алгоритмов двумерной корреляции сигнала x размером Nx×Nx и сигнала y размером Ny×Ny, Ny = 3Nx – 1
  • 9. 9 Гибридный алгоритм вычисления корреляции Таблица 5. Вычислительная сложность гибридного алгоритма двумерной корреляции сигнала x размером Nx×Nx и сигнала y размером Ny×Ny, Ny = 3Nx – 1 Nx Количество арифметическ их операций гибридного алгоритма Самый быстрый алгоритм Количество арифметических операций самого быстрого алгоритма Вычислительная сложность гибридного алгоритма относительно самого быстрого, % 2 104 2D Full через 1D Full 104 100,0 4 1 585 2D Fast 12 convol 1 657 95,7 8 18 038 2D Fast 9 convol 18 686 96,5 16 185 947 2D Fast 9 convol 191 779 97,0 32 1 834 136 2D Fast 9 convol 1 886 624 97,2 64 17 675 293 2D Fast 9 convol 18 147 685 97,4
  • 10. 10 Сравнение гибридного алгоритма с алгоритмом вычисления свертки через БПФ Винограда Nx Гибридный алгоритм БПФ Винограда Вычислительная сложность гибридного алгоритма относительно алгоритма Винограда, % 2 26 216 12 4 460 560 82 8 5 737 9 135 63 16 62 310 82 980 75 32 636 667 344 547 185 64 6 296 472 2 486 272 253 Таблица 6. Сравнение по вычислительной сложности гибридного алгоритма с алгоритмом вычисления свертки через БПФ Винограда для двумерного сигнала x размером Nx×Nx и сигнала y размером Ny×Ny, Ny = 2Nx – 1
  • 11. 11 Вычислительная сложность оценки движения с использование гибридного алгоритма Размер блока Диапазон изменения вектора движения равен размеру блока превосходит размер блока в два раза Быстродействие относительно полного перебора по прямой формуле SSD, % 2×2 120,5 117,6 4×4 83,6 70,0 8×8 53,6 41,6 16×16 33,5 24,9 32×32 20,7 14,9 64×64 12,6 8,9 Таблица 7. Вычислительная сложность оценки движения полным перебором с использованием гибридного алгоритма