Parallel Processing Considerations for Image Recognition Tasks

Viele Bilderkennung Aufgaben sind gut geeignet, um die Verarbeitung parallel. Das offensichtlichste Beispiel ist, dass viele Imaging-Aufgaben die Analyse mehrerer Bilder zu verlangen. Von diesem Standpunkt aus, dann müssen die parallele Verarbeitung werden nicht komplizierter als die Zuordnung einzelner Bilder zu einzelnen Prozessoren. Allerdings gibt es drei weniger trivial Kategorien der parallelen Verarbeitung, die in diesem Papier berücksichtigt werden: die parallele Verarbeitung (1) durch Aufgabe, (2) durch Bildbereich, und (3) durch Meta-Algorithmus. Parallele Verarbeitung von Task ermöglicht die Zuordnung mehrerer Workflows - so vielfältig wie die optische Zeichenerkennung [OCR], Dokumenten-Klassifikation und Barcode-Lesung - zum parallelen Pipelines. Dies kann erheblich verringern Zeit bis zur Fertigstellung des Dokuments Aufgaben. Für diesen Ansatz ist jeweils parallel Pipeline in der Regel die Durchführung einer anderen Aufgabe. Parallele Verarbeitung von Bildbereich ermöglicht eine größere Imaging-Aufgabe zu sein in einer Reihe von parallelen Pipelines unterteilt, die jeweils die gleiche Aufgabe, sondern auf einem anderen Datensatz. Diese Art der Bildanalyse ist leicht durch einen Map-Reduce Ansatzes behandelt. Beispiele hierfür sind Fehlwinkeleinzug Erkennung und mehrere Gesichtserkennung und-verfolgung. Schließlich ermöglicht die parallele Verarbeitung von Meta-Algorithmus verschiedene Algorithmen, um auf dem gleichen Bild gleichzeitig eingesetzt werden. Dieser Ansatz kann in verbesserter Genauigkeit führen.