Прецедентное распознавание фрагментов изображений земной поверхности
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ФРАГМЕНТОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА 11
1.1 Спутниковые изображения земной поверхности 11
1.2 Информационные процессы с изображениями земной поверхности 21
1.3 Дешифрирование изображений земной поверхности 23
1.4 Задачи исследования 31
ГЛАВА 2. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРЕЦЕДЕНТНОМ РАСПОЗНАВАНИИ ФРАГМЕНТОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ 32
2.1 Концептуальные основы процедуры идентификации фрагментов изображения земной поверхности 32
2.2 Меры идентичности на основе долей энергии, попадающих в заданные подобласти плоскости пространственных частот 33
2.3 Меры идентичности на основе субполосного расстояния отрезков трансформант Фурье из заданных подобластей плоскости пространственных частот 44
2.4 Решающая функция 46
2.5 Результаты и выводы главы 48
ГЛАВА 3. ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЗАДАЧАХ ПРЕЦЕДЕНТНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ФРАГМЕНТОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ 49
3.1 Процедура обучения по прецедентам 49
3.2 Процедура распознавания по прецедентам 51
3.3 Компенсация аппаратных искажений 67
3.4 Результаты и выводы главы 76
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НА МНОГОЯДЕРНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРАХ 77
4.1 Обоснование выбора аппаратно-программных средств 77
4.2 Разработка параллельных алгоритмов обработки изображений при прецедентном распознавании 94
4.3 Архитектура программной поддержки 102
4.4 Результаты и выводы главы 106
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 107
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 109
ПРИЛОЖЕНИЕ А 120
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 125
Целью диссертационного исследования является разработка субполосного метода прецедентного распознавания объектов изображений земной поверхности и параллельных алгоритмов его реализации на базе многоядерных процессоров.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
1. Разработка решающих функций для прецедентного распознавания объектов ИЗП на основе субполосного анализа;
2. Разработка алгоритмов обработки ИЗП для прецедентного распознавания объектов на основе субполосного анализа;
3. Разработка методов и алгоритмов компенсации помех в задачах распознавания объектов ИЗП;
4. Программно-алгоритмическая реализация разработанных алгоритмов прецедентного распознавания на многоядерных графических процессорах;
5. Оценка работоспособности разработанных алгоритмов на основе вычислительных экспериментов.
1. Абламейко, С. В. Обработка изображений. Технология, методы, применение [Текст] / С. В. Абламейко, Д. М. Лагуновский. – М.: Амалфея, 2000. –304 c.
2. Александров, В. В. Представление и обработка изображений: Рекурсивный подход [Текст] / В. В. Александров, Н. Д. Горский. – М.: Наука, 1985. – 192 с.
3. Анисимов, Б. В. Распознавание и цифровая обработка изображений [Текст] / Б. В. Анисимов, В. Д. Курганов, В. К. Злобин. – М.: Высшая школа, 1983. – 295 с.
4. Антонов А. С. Параллельное программирование с использованием технологии MPI: Учебное пособие [Текст]/ Антонов А. С. – М.: Изд-во МГУ, 2004. – 71 с.
5. Антонов А.С. Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP: Учебное пособие [Текст]/ Антонов А.С. – М.: Изд-во МГУ, 2009. – 77 с.
6. Арлазаров, В. Л. Обработка изображений и анализ данных [Текст] / В. Л. Арлазаров, Н. Е. Емельянов. – Т.38, ИСА РАН, 2008. – 368 с.
7. Бакланов А.И.Системы наблюдения и мониторинга [Текст] / А.И. Бакланов. — М.: БИНОМ. 2009. — 234 с.
8. Богнер, Р. Введение в цифровую фильтрацию [Текст] / Р. Богнер, А. Константинидис. – М.: Мир, 1976. – 216 с.
9. Боресков А. В. Основы работы с технологией CUDA [Текст]/ Боресков А. В., Харламов А. А. – М.: ДМК Пресс, 2010. – 232 с: ил.
10. Брайан Вард Работаем в Linux [Текст]/ Брайан Вард — Москва, НТ Пресс, 2008 г.- 400 с.
11. Бронников, А.В. Комбинированные алгоритмы нелинейной фильтрации зашумленных сигналов и изображений [Текст] / А. В. Бронников, Ю. Б. Воскобойников // Автометрия. – 1990. – №1. – С. 21-26.
12. Быков, Р. Е. Анализ и обработка цветных и объемных изображений [Текст] / Р. Е. Быков, С. Б. Гуревич. – М.: Радио и связь, 1984. – 248 с.
13. В. Костромин Самоучитель Linux для пользователя [Текст]/В. Костромин — Москва, БХВ-Петербург, 2005 г.- 658 с.
14. В. Соломенчук Linux : Валентин Соломенчук [Текст]/В. Соломенчук — Москва, БХВ-Петербург, 2005 г.- 282 с.
15. Валентюк, А. Н. Оптическое изображение при дистанционном зондировании [Текст] / А. Н. Валентюк, К. Г. Предко. – Минск: Наука и техника, 1991. – 360 с.
16. Вапник, В.Н. Теория распознавания образов. Стохастические проблемы обучения [Текст]/ Вапник В.Н.,Червоненкис А.Я. – М.: Наука, 1974. – 415с.
17. Вапник, В.Н. Теория распознавания образов. Стохастические проблемы обучения [Текст]/ Вапник В.Н.,Червоненкис А.Я. ? М.: Наука, 1974. – 415с.
18. Василий Леонов Секреты Linux [Текст]/ Василий Леонов — Москва, Эксмо, 2010 г.- 336 с.
19. Ветров, Д.П. О минимизации признакового пространства в задачах распознавания [Текст] / Ветров Д.П., Рязанов В.В. // Доклады Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов»/ ММРО – 10: Изд-во ВЦ РАН, Москва, 2001. с. 22 – 25.
20. Воеводин, В.В. Параллельные вычисления [Текст]/ В.В. Воеводин, Вл.В. Воеводин. СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
21. Волосюк, В.К. Статистическая теория радиотехнических систем дистанционного зондирования и радиолокации [Текст] / В. К. Волосюк, В. Ф. Кравченко. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 703 с.
22. Гарбук С.В. Космические системы дистанционного зондирования Земли.[Текст] / С.В. Гарбук, В.Е. Гершензон — М.: Издательство А и Б, 1997. – 296 с.
23. Гергель В.П. Лекции по параллельным вычислениям: учеб. Пособие [Текст]/В.П. Гергель,В.А.Фурсов. – Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2009. – 164 с.
24. Гергель, В.П. Теория и практика параллельных вычислений: учеб. Пособие [Текст]/ В.П. Гергель.- М.: Интернет-Университет Информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. – 423 с.
25. Голуб А. И. С и С++. Правила программирования [Текст]/ Голуб А. И. — М: БИНОМ, 1996 г. — 272 с
26. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2006. – 1072 с.
27. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде Matlab [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. – М.: Техносфера, 2006. – 616 с.
28. Горелик, А.Л. Методы распознавания [Текст]/ А.Л. Горелик, Скрипкин В.А. – Москва: Высшая школа, 2004. – 264с.
29. Горелик, А.Л. Методы распознавания [Текст]/ А.Л. Горелик, Скрипкин В.А. – Москва: Высшая школа, 2004. – 264с.
30. Горский, Н Распознавание рукописного текста: от теории к практике [Текст]/ Горский Н., Анисимов В., Горская Л. – СПб.: Политехника, 1997. -126 с.
31. Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах [Текст]: учебное пособие / И. С. Грузман, В. С. Киричук и др. – Новосибирск: НГТУ, 2002. – 352 с.
32. Гуревич, И.Б. Минимизация булевых функций и эффективные алгоритмы распознавания [Текст]/ Гуревич И.Б., Журавлев Ю.И. // Кибернетика, 1974, № 3. – 16-20.
33. Демидович Е.М. Основы алгоритмизации и программирования. Язык СИ : учебн. Пособие [Текст]/ Демидович Е.М. – СПб.: БХВ-Петербург, 2008. – 448с.
34. Дуда, Р.О. Распознавание образов и анализ сцен [Текст]/ Дуда Р.О., Харт П. Е. – М.: Мир, 1974. – 512с.
35. Жиляков Е. Г. Об эффективности метода оценивания значений долей энергии изображений на основе частотных представлений / Е. Г. Жиляков, А.А. Черноморец, А. Н. Заливин. // Опубликована в журнале “Известия ОрелГТУ. Информационные системы и технологии” №252(563) г. Орел март-апрель 2009 г. №№ страниц: 12-22.
36. Жиляков Е. Г. Оптимальная фильтрация изображений на основе частотных представлений / д.т.н., проф. Е. Г. Жиляков, А. А. Черноморец // Вопросы радиоэлектроники, серия ЭВТ, выпуск 1 – 2007. Москва – C. 66-72.)
37. Жиляков, Е. Г. Методы анализа и построения функций по эмпирическим данным на основе частотных представлений [Текст] / Е. Г. Жиляков. – Белгород: изд-во БелГУ, 2007. – 160 с.
38. Жиляков, Е. Г. Об автоматической классификации объектов [Текст] / Е. Г. Жиляков, Е. М. Маматов // Математическое моделирование в научных исследованиях. – Материалы Всероссийской научной конференции. Ч.1. – Ставрополь: Изд-во СГУ. – 2000. – С. 36-38.
39. Жиляков, Е.Г. Алгоритмы обработки аэрокосмических изображений на основе частотных представлений[Текст] / Е.Г. Жиляков, А.Ю. Лихошерстный // «Вопросы радиоэлектроники». – Москва, 2010. Выпуск 1, – с.73-84 (Серия: ЭВТ)
40. Жиляков, Е.Г. Архитектура нейросети в задаче прецедентного распознавания объектов на изображениях с использованием частотных признаков [Текст] / Е.Г. Жиляков, А.Ю. Лихошерстный // «Вопросы радиоэлектроники». – Москва, 2013. Выпуск 1, – с.35-45 (Серия: ЭВТ).
41. Жиляков, Е.Г. Вариационные алгоритмы анализа и обработки изображений на основе частотных представлений: моногр. / Е.Г. Жиляков, А.А. Черноморец. – Белгород: Изд-во ГиК, 2009. – 146 c.
42. Жиляков, Е.Г. Вариационные методы анализа сигналов на основе частотных представлений [Текст] / Е.Г. Жиляков, С.П. Белов, А.А. Черноморец // Вопросы радиоэлектроники, Сер. ЭВТ. – 2010. – Вып. 1. – С. 10-25.
43. Жиляков, Е.Г. Вариационные методы анализа/синтеза изображений земной поверхности в задачах их дешифрирования [Текст] / Е.Г. Жиляков, А.А. Черноморец, А.А. Барсук, А.Н. Заливин, А.Ю. Лихошерстный. – Белгород: ООО «ГиК», 2012. – 204 с.
44. Жиляков, Е.Г. Метод нейросетевого распознавания объектов на аэрокосмических изображениях[Текст] / Е.Г. Жиляков, А.Ю. Лихошерстный Научные ведомости БелГУ – №13(108) 2011 выпуск 19/1, -c.115-121.
45. Жиляков, Е.Г. Нейросетевое прецедентное распознавание объектов на аэрокосмических изображениях с использованием частотных признаков. [Текст] / Е.Г. Жиляков, А.Ю. Лихошерстный Научные ведомости БелГУ – №19(138) 2012 выпуск 24/1, -c.136-141.
46. Жиляков, Е.Г. О компьютерной реализации автоматической вариационной классификации объектов на спутниковых фотографиях земной поверхности [Текст] / Е.Г. Жиляков, А.А. Барсук // Вопросы радиоэлектроники. Серия: ЭВТ. – 2010. – Вып. 1.- С. 166-171.
47. Жиляков, Е.Г. Об эффекивности метода оптимальной фильтрации изображений [Текст] / Е. Г. Жиляков, А. А. Черноморец, В. А. Голощапова // Научные ведомости БелГУ. Серия История. Политология. Экономика. Информатика. – 2009. – №15, вып. 12/1. – С. 200-205.
48. Жиляков, Е.Г. Обработка космических изображений на основе частотных представлений [Текст] / Е.Г. Жиляков,А.Ю. Лихошерстный «Научные ведомости Белгородского государственного университета» – №9(64)2009 выпуск 11/1,-c.123-131.
49. Жиляков, Е.Г. Параллельная обработка аэрокосмических изображений на высокопроизводительных вычислительных системах[Текст] / А.Ю. Лихошерстный // «Вопросы радиоэлектроники». – Москва, 2011. Выпуск 1, – с.17-24 (Серия: ЭВТ) .
50. Жиляков, Е.Г. Структура нейросети для распознавания объектов на аэрокосмических изображениях на основе анализа распределения их энергий по частотным интервалам. [Текст] / Е.Г. Жиляков, А.Ю. Лихошерстный Научные ведомости БелГУ – №7(126) 2012 выпуск 22/1, -c.117-125.
51. Журавлёв Ю.И. Об алгебраических методах в задачах распознавания и классификации [Текст]/ Журавлёв Ю.И. //Распознавание,классификация,прогноз.Вып.1.—М.:Наука,1988.—С.9-16.
52. Журавлёв Ю.И. Распознавание образов и распознавание изображений [Текст]/ Журавлёв Ю.И., Гуревич И.Б. //Распознавание,классификация,прогноз.Вып.2.—М.:Наука,1989.—С.5-72.
53. Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: Фазис, 2005.
54. Журавлев, Ю.И. Избранные научные труды [Текст]/Журавлев Ю.И – М:Магистр, 1998. – 422с.
55. Замятин, А. В. Анализ динамики земной поверхности по данным дистанционного зондирования Земли [Текст] / А. В. Замятин, Н. Г. Марков. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 176 с.
56. Злобин, В. К. Обработка аэрокосмических изображений [Текст] / В. К. Злобин, В. В. Еремеев. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 304 с.
57. Калинкина, Д. Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению [Текст] / Д. Калинкина, Д. Ватолин // Графика и мультимедиа. – 2005. – № 9. – С. 31-39.
58. Кашкин, В. Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений [Текст]: учебное пособие / В. Б. Кашкин, А. И. Сухинин. – М.: Логос, 2001. – 264с.
59. Кашкин, В. Б. Цифровая обработка аэрокосмических изображений. Версия 1.0 [Электронный ресурс]: конспект лекций / В. Б. Кашкин, А. И. Сухинин. – Электрон. дан. (3 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 121 с.
60. Кнут Д. Искусство программирования, том 4. Комбинаторные алгоритмы [Текст]/ Кнут Д. – М.: «Вильямс», 2013. — 960 с.
61. Ковалевский В.А. Локальные и глобальные решения в распознавании и изображений [Текст]/ Ковалевский В.А. //ТИИЭР.—1979.—Т.67.—№5.—С.50-58.
62. Кондратенков, Г. С. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли [Текст] / Г. С. Кондратенков, А. Ю. Фролов. – М.: «Радиотехника», 2005. – 368 с.
63. Кравченко, В. Ф. Цифровая обработка сигналов и изображений [Текст] / В. Ф. Кравченко. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 552 с.
64. Красильников, Н. Н. Цифровая обработка изображений [Текст] / Н. Н. Красильников. – М.: Вузовская книга, 2001. – 320 с.
65. Лабутина, И. А. Дешифрирование аэрокосмических снимков [Текст] : учебное пособие / И. А. Лабутина. – М.: Аспект Пресс, 2004. – 184с.
66. Лебедев, Д. С. Кодирование и обработка изображений [Текст] / Д. С. Лебедев, В. В. Зяблов. – М.: Наука, 1988. – 177 с.
67. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов: Пер.сангл. [Текст]/ Mapp Д. —М.:Радиоисвязь,1987.—400с.
68. Обиралов, А. И. Фотограмметрия и дистанционное зондирование [Текст] / А. И. Обиралов, А. Н. Лимонов, Л. А. Гаврилова. – М.: КолосС, 2006. – 334 с.
69. Павлидис Т. Иерархические методы в структурном распознавании образов [Текст]/ Павлидис Т. //ТИИЭР.—1979.—Т.67.—№5.—С.39-49.
70. Павловская Т.А. С/С++. Программирование на языке высокого уровня [Текст]/ Павловская Т.А. – СПб: Питер, 2007. – 464 с.
71. Пасечник, Р. Е. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Комментарии законодательства и правоприменительной практики [Текст] / Р. Е. Пасечник, А. Н. Чеботарева, А. А. Абдураимов, П. Ю. Дмитрюк. – Из-во «Вершина», 2006. – 176 с.
72. Подбельский В.В. Фомин С.С. Программирование на языке Си [Текст]/Подбельский В.В. – М.: Финансы и статистика, 2007 – 600с.
73. Потапов А. А. Новейшие методы обработки изображений [Текст] / А. А. Потапов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 496 с.
74. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие: Общий подход на основе принципа минимальной длины описания / А.С. Потапов. – СПб.: Политехника, 2007. – 548 с.
75. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений [Текст] / У. Прэтт: Кн. 1, 2. — М.: Мир, 1982. – 792 с.
76. Путятин, Е. П. Обработка изображений в робототехнике [Текст] / Е. П. Путятин, С. И. Аверин. – М.: Машиностроение, 1990. – 320 с.
77. Рис, У. Г. Основы дистанционного зондирования [Текст] / У. Г. Рис. – М.: Техносфера, 2006. – 336 с.
78. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин / Розенфельд А. // Пер. с англ. под. ред. Л.С. Лебедева. – М.: Мир, 1972. – 232 с.
79. Рудаков, П. И. Обработка сигналов и изображений [Текст] / П. И. Рудаков, И. В. Сафонов. – М.: Диалог-МИФИ, 2000. – 416 с.
80. Сандерс Д., Кэндрот Э. Технология CUDA в примерах. Введение в программирование графических процессоров [Текст] / Д. Сандерс, Э. Кэндрот. Москва: – ДМК Прес, 2011. – 312 с.
81. Седжвик, Р. Фундаментальные алгоритмы на С++. Алгоритмы на графах: Пер. с англ. [Текст]/ Роберт Седжвик – СПб: ООО «ДиаСофтЮП». 2002 – 496 с.
82. Сойфер, В. А. Методы компьютерной обработки изображений [Текст] / В. А. Сойфер. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 784 с.
83. Страуструп Б. Дизайн и эволюция языка C++. Объектно-ориентированный язык программирования: Пер. с англ. [Текст]/ Страуструп Б.— М.: ДМК пресс, Питер, 2006.— 448 с.
84. Страуструп Б. Язык программирования C++: Пер. с англ. — 3-е спец. изд. [Текст]/ Страуструп Б.— М.: Бином, 2003.— 1104 с.
85. Т. Адельштайн Системное администрирование в Linux [Текст]/ Т. Адельштайн, Б. Любанович — Москва, Питер, 2009 г.- 288 с.
86. Трифонова, Т. А. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях [Текст] / Т. А. Трифонова, Н. В. Мищенко, А. Н. Краснощеков. – М. : Академический Проект, 2005. – 349 с. : ил.
87. Ту, Дж. Принципы распознавания образов [Текст]/ Дж. Ту, Р. Гонсалес – М.: Мир, 1978.-411с.
88. Форсайт, Дэвид А. Компьютерное зрение. Современный подход [Текст]/ Форсайт, Дэвид А., Понс, Жан. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 928с.
89. Фу, К. Последовательные методы в распознавании образов и обучения машин [Текст]/ Фу К. – М.: Наука, 1971г. – 256с.
90. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов [Текст]/ Фукунага, К. – М.: Наука. Главная редакция физико математической литературы, 1979. – 368 с.
91. Фурман, Я. А. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов [Текст] / Я. А. Фурман, А. В. Кревецкий, А. К. Передреев и д.р. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 592 с.
92. Хуанг, Т. Обработка изображений и цифровая фильтрация [Текст] / Т. Хуанг. — М.: Мир, 1979 – 318 с.
93. Чадра, А. М. Дистанционное зондирование и географические информационные системы [Текст] / А. М. Чадра, С. К. Гош. – М.: Техносфера, 2008. – 312 с.
94. Черноморец, А.А. Метод удаления полосовых помех на космических снимках земной поверхности [Текст] / А.А. Черноморец // Информационные системы и технологии. – № 3 (59). – 2010. – С. 50-58.
95. Черноморец, А.А. О частотной концентрации энергии изображений [Текст] / А.А. Черноморец, В.А. Голощапова, И.В. Лысенко, Е.В. Болгова // Научные ведомости БелГУ. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика. – 2011. – № 1 (96). – Вып. 17/1. – С. 103-108.
96. Шлихт, Г. Ю. Цифровая обработка цветных изображений [Текст] / Г. Ю. Шлихт. – М.: Издательство ЭКОМ, 1997. – 336 с.
97. Шовенгердт, Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений [Текст] / Р. А. Шовенгердт. – М.: Техносфера, 2010. – 560 c.
98. Яне, Б. Цифровая обработка изображений [Текст] / Б. Яне. – М.: Техносфера, 2007. – 584 с.
99. Яншин, В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы [Текст] / В. В. Яншин. — М.: Машиностроение, 1995. – 112 с.
100. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений [Текст] / Ярославский Л.П. – М.: Сов. радио, 1979. – 312 с.
101. David B. Kirk. Programming Massively Parallel Processors – A Hands-on Approach [Text]/ David B. Kirk, Wenmei W. Hwu. – Morgan Kaufmann Publishers, Elsevier, 2010 – 280 p.
102. G. Karniadakis. Parallel Scientific Computing in C++ and MPI [Text] / George Em Karniadakis, Robert M. Kirby II. – Cambridge University Press, 2003 – 630p.
103. I. Foster. Designing and Building Parallel Programs: Concepts and Tools for Parallel Software Engineering [Text]/Ian Foster. – Addison-Wesley, 1995 – 381p.
104. J. Sanders CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming + Code [Text] /Jason Sanders, Edward Kandrot. – Addison-Wesley Professional, 2010 – 312p
105. Mitchell, T. Machine Learning [Text] / Tom Mitchell. – McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. – 432 p.
106. NVIDIA CUDA C BEST PRACTICES GUIDE, version 4.0.
107. NVIDIA CUDA C Programming Guide, version 4.0.
108. R. Guo, Q. Dai, and D. Hoiem, “Single-image shadow detection and removal using paired regions”, in Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on IEEE, 2011, pp. 2033 – 2040
109. W.Gropp. Using MPI: Portable Parallel Programming with the Message-Passing Interface. Second edition [Text]/ W.Gropp, E.Lusk, A.Skjellum. – MIT Press, 1999 – 371 p.
Помогаем с подготовкой сопроводительных документов
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!