Paralelización alternativa del algoritmo de Clasificación DER

Se presenta una posible paralelización del método de clasificación Dynamic Evidential Reasoning utilizando imágenes hiperespectrales de regiones cultivadas. Se han investigado y estudiado diferentes posibilidades para la paralelización del algoritmo. Una primera posibilidad analizada fue la divisió...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Sanz, Cecilia Verónica, De Giusti, Armando Eduardo
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2002
Materias:	Ciencias Informáticas procesamiento paralelo Parallel Distributed Systems imágenes hiperespectrales razonamiento evidencial dinámico
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23042
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Se presenta una posible paralelización del método de clasificación Dynamic Evidential Reasoning utilizando imágenes hiperespectrales de regiones cultivadas. Se han investigado y estudiado diferentes posibilidades para la paralelización del algoritmo. Una primera posibilidad analizada fue la división de los datos de la imagen entre varios procesadores cada uno realizando la clasificación determinada y un procesador maestro encargado de sincronizar y recoger los resultados parciales (esquema master-slave con paralelismo de datos). En este trabajo, se presenta una paralelización alternativa a la anterior, en donde no solo se dividen los datos de la imagen a procesar entre diferentes procesadores, sino que se paraleliza el algoritmo en sí mismo utilizando un proceso para realizar la búsqueda de los soportes y uno para combinarlos (esquema de pares cooperantes con paralelismo de datos y procesos). Se experimentó utilizando 4 imágenes de diferentes tamaños y cantidad de procesadores, y se analizan aquí los resultados. Se comparó la solución secuencial, con la obtenida luego de la paralelización utilizando 3, 5 y 7 procesadores de un cluster de PCs bajo Windows. Por último, se exponen algunas conclusiones y las líneas de investigación actuales.
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Paralelización alternativa del algoritmo de Clasificación DER

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