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| 概要 |
動画像という莫大な帯域を持つストリームを逐次解析するアプリケーションでは,出来るだけ高精度で高速な処理が要求される. しかし利用可能な計算機資源には限りがあり,システム設計者は利用可能な計算機資源の下で処理時間と精度のトレードオフを考えなければならない.つまり遅延は小さいが精度は悪いアルゴリズム,遅延は大きいが精度はよいアルゴリズムを状況に応じて使い分ける必要がある.信頼度駆動アーキテクチャとは,...事前知識として与えられた精度と遅延の関係式を用いて,状況に応じて最適なアルゴリズムを選択する機構である.本稿では信頼度駆動を用いた分散共有メモリ機構を実現し,動画像から人間の動作を実時間で推定するアプリケーションを例にその有効性を示す.
The algorithm for vision-based processing has a trade-off between the precision and the delay. The more complex algorithm becomes, the bigger delay will be. On the other hand, the delay should be small to keep throughput higher. So we have to choose the best algorithm which suits the situation. In this paper, we deal this trade-off as the synchronization matter of the confidence. We implement those algorithms as threads, and execute one as soon as satisfied with the its confidence, so that we can choose the best algorithm dynamically.続きを見る
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