Driving to a fast IMS feature vector computing - Fernández, Jacqueline (2008)
La creciente cantidad de imágenes transmitidas a través de Internet ha llevado al desarrollo de Sistemas de Minería de Imágenes de propósito general. La performance de un SMI depende en gran medida de una rápida y buena especificación del vector característica que describe unívocamente a una imagen completa. El tamaño del vector y las relaciones existentes entre cada una de las características evaluadas y su tiempo de procesamiento son críticos, más aún cuando la cantidad de imágenes es lo suficientemente grande. Una posible solución consiste en el uso de paralelismo en las diferentes tareas involucradas en un SMI. Hoy en día, los clusters de computadoras son una opción ampliamente utilizada, con un bajo costo y alto rendimiento, principalmente para máquinas de propósitos específicos y se adaptan a la resolución de problemas de procesamiento de imágenes con un alto grado de paralelismo y localidad de datos. En este paper nos focalizaremos en el paralelismo de la etapa de procesamiento de un sistema SMI con la intención de acelerar el cálculo del vector característica por medio de una arquitectura cluster intentando brindar una mejor performance al sistema SMI en su totalidad.