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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.703: "Test Automation from Natural Language with Reusable Capture & Replay and Consistency Analysis"

A aluna Érika Spencer de Albuquerque irá defender sua pesquisa no dia 30 de junho, às 10h, na Sala D222 Início: 30/06/2017 às 10:00 Término: 30/06/2017 às 00:00 Local: Sala D222

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.709


Aluna: Érika Spencer de Albuquerque
Orientadora: Profa. Edna Natividade da Silva Barros
Título: Desenvolvimento de um Módulo para Template Matching Baseado em ZNCC com Prototipação em FPGA
Data: 30/06/2017
Hora/Local: 10h – Centro de Informática – Sala D222
Banca Examinadora:
Prof. Carlos Alexandre Barros de Mello (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Elmar Uwe Kurt Melcher  (UFCG / Departamento de Engenharia Elétrica
Prof. Edna Natividade da Silva Barros  (UFPE / Centro de Informática)


RESUMO:

Template matching é um algoritmo clássico de visão computacional, ele é usado em
aplicações de reconhecimento, detecção e rastreamento de objetos. Esse algoritmo consiste em
buscar regiões de uma imagem fonte que mais se assemelham a uma imagem menor de referência
(template). O funcionamento da técnica se baseia em comparar, através de uma medida de
similaridade, a imagem de referencia com cada janela de mesma dimensão da imagem fonte.
A métrica Correlação Cruzada Normalizada de Média Zero (ZNCC) é uma medida de
similaridade amplamente utilizada em problemas de template matching devido a sua robustez a
variações lineares de brilho e contraste. O principal desafio da técnica de template matching,
especialmente usando a métrica ZNCC é o alto custo computacional de calcular os valores de
ZNCC referentes a cada janela de imagem.
Há ainda, aplicações que requerem o cálculo do template matching para múltiplos
templates, como por exemplo, o rastreio de múltiplos objetos independentes ou de múltiplas
poses do mesmo objeto , isso multiplica o custo computacional da operação, tornando difícil a
obtenção de uma solução em tempo real.
Esse trabalho propõe uma arquitetura de módulo em hardware com prototipação em
FPGA que explora conceitos de paralelismo e pipeline para acelerar o cálculo da ZNCC entre
uma imagem e múltiplos templates. Resultados experimentais mostram que o módulo proposto
chega a acelerar em 3x o tempo de processamento comparado às implementações em GPU e
CPU. Além disso, o acelerador proposto alcança um dempenho de tempo real (30FPS) para o
processamento de até 10 templates (Imagem 432x432 e template 72x144).

Palavras-chave: FPGA, Rastreamento de objetos, ZNCC, Template matching, visão computacional
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