GP-GPU Implementation of the "Local Rank Differences" Image Feature

V současné době je v oblasti detekce objektů a rozpoznání vzorů populární použití statistických klasifikátorů, zejména AdaBoost a jeho modifikace. Rychlost výpočtu těchto klasifikátorů značně závisí na nízkoúrovňových obrazových příznacích které využívají: jak na množství informace, které příznak poskytuje, tak na výpočetní náročnosti příznaku. Local Rank Difference je příznak alternativní k hojně používaným haarovým příznakům. Je vhodný pro implementaci v programovatelném (FPGA) nebo specializovaném (ASIC) hardware, ale - jak je ukázáno v tomto článku - má velice dobré vlastnosti i na grafickém hardware (GPU) využitém v režimu obecných výpočtů (GPGPU, zejména CUDA v tomto případě). Clánek diskutuje příznak LRD a jeho vlastnosti, popisuje experimentální implementaci LRD na grafickém hardware s využitím CUDA, prezentuje jeho empiricky změřenou výkonnost ve srovnání s obvykle používanými přístupy. Článek podává některé poznámky k praktickému použití LRD a navrhuje směr budoucího vývoje.