Ingeniería Electrónica
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Ítem Texto completo enlazado Análisis del algoritmo FISTA orientado a mejorar la velocidad de convergencia(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-03-08) Rámirez Orihuela, Gabriel; Rodríguez Valderrama, Paul AntonioLos problemas lineales inversos existen en numerosas ramas de la ciencia e ingeniería, lo cual genera la necesidad de definir algoritmos de solución e cientes, que requieran poco costo computacional y converjan en el menor número de iteraciones. Se desea recuperar información original a la cual no se tiene acceso lo más similarmente posible y con dimensiones reducidas, produciendo así una disminución en el uso de recursos computacionales y por ende en el tiempo de ejecución. Esto es de particular importancia debido a que el tamaño de las señales se encuentra en constante aumento y su manipulación puede resultar muy costosa. Se estudia el algoritmo de optimización de primer orden FISTA (Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm), el cual es utilizado en problemas inversos cuya solución se resume a la minimización de funciones convexas empleando información de la gradiente y de iteraciones previas. En este contexto, se analizan métodos que buscan la optimización del algoritmo por medio de tamaños de paso adaptativos para delimitar el paso de la gradiente y una mejor solución inicial mediante la reducción de dimensiones a través de las técnicas conocidas como Screening y Warm Start, produciendo así datos más sparse. Además, se comprueba la e cacia de los métodos desarrollados por medio de un algoritmo generalizado, en el cual son evaluados datos aleatorios generados sintéticamente e imágenes, con el n de obtener la mejor tasa de convergencia.Ítem Texto completo enlazado Implementación del detector de esquinas de Harris en la plataforma Jetson TK1(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-06-27) Chahuara Silva, Hector Francisco; Rodríguez Valderrama, Paul AntonioLas esquinas son puntos invariantes, estructurales y con alto contenido de información en una imagen. Estas son usadas en aplicaciones importantes de Procesamiento de imágenes o video entre las cuales destacan Navegación de UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) [1] o Detección de objetos [2] que son importantes en distintas áreas y tienen requerimientos de tiempo real. Entre las soluciones para detección de esquinas propuestas destaca el detector de esquinas de Harris [3], el cual demuestra ser robusto y eficiente. El uso de plataformas que permiten realizar procesamiento paralelo permiten implementar métodos de alto costo computacional con un bajo tiempo de procesamiento. Entre ellas destacan los GPU (Graphic Processor Unit) que generalmente tienen un alto consumo energético, lo cual es inconveniente en aplicaciones dirigidas a dispositivos móviles como celulares, robots, drones, entre otros. Por ello, plataformas basadas en mobile CPU que tienen bajo consumo energético son opciones a tomar en cuenta. En la presente tesis se propone el diseño e implementación del Detector de esquinas de Harris en la plataforma Jetson TK1 de Nvidia [4] la cual se distingue por su bajo consumo energético y alto rendimiento. El método será implementado en MATLAB, ANSI-C y CUDA. Los resultados muestran que la implementación en CUDA presentada es hasta 32.08 veces aproximadamente más rápida que la implementación en ANSI-C y permite procesar imágenes de resolución full HD (1920 x 1080) en tiempo real. Además, es comparable a implementaciones en software en plataformas con mayores recursos e implementaciones en hardware usando FPGAs (Field Programmable Gate Array). La estructura del presente documento es la siguiente: En el primer capítulo se presenta el estado del arte sobre detección de esquinas y el Detector de esquinas de Harris. En el segundo capítulo se presenta la plataforma Jetson TK1. El diseño del algoritmo paralelo se detalla en el tercer capítulo. Por último, se presenta la implementación y sus resultados en el cuarto capítulo, seguido de las conclusiones y recomendaciones.