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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Resource-Aware Harris Corner Detection Based on Adaptive Pruning

verfasst von : Johny Paul, Walter Stechele, Manfred Kröhnert, Tamim Asfour, Benjamin Oechslein, Christoph Erhardt, Jens Schedel, Daniel Lohmann, Wolfgang Schröder-Preikschat

Erschienen in: Architecture of Computing Systems – ARCS 2014

Verlag: Springer International Publishing

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Corner-detection techniques are being widely used in computer vision – for example in object recognition to find suitable candidate points for feature registration and matching. Most computer-vision applications have to operate on real-time video sequences, hence maintaining a consistent throughput and high accuracy are important constrains that ensure high-quality object recognition. A high throughput can be achieved by exploiting the inherent parallelism within the algorithm on massively parallel architectures like many-core processors. However, accelerating such algorithms on many-core CPUs offers several challenges as the achieved speedup depends on the instantaneous load on the processing elements. In this work, we present a new resource-aware Harris corner-detection algorithm for many-core processors. The novel algorithm can adapt itself to the dynamically varying load on a many-core processor to process the frame within a predefined time interval. The results show a 19% improvement in throughput and an 18% improvement in accuracy.

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Metadaten
Titel
Resource-Aware Harris Corner Detection Based on Adaptive Pruning
verfasst von
Johny Paul
Walter Stechele
Manfred Kröhnert
Tamim Asfour
Benjamin Oechslein
Christoph Erhardt
Jens Schedel
Daniel Lohmann
Wolfgang Schröder-Preikschat
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-04891-8_1

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