Procesamiento distribuido de flujos de video sobre plataforma de Big Data

Fil: Lavallén, Pablo Javier. Universidad Nacional de Luján. Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Lavallén, Pablo Javier
Otros Autores: Tolosa, Gabriel Hernán
Formato: Tesis Tesis de grado acceptedVersion
Lenguaje:Español
Español
Publicado: Universidad Nacional de Luján 2022
Materias:
Procesamiento de Imágenes
Big Data
Spark
SVM
HOG
Performance
Acceso en línea:http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/1113
Aporte de:
REDIUNLu - Repositorio Digital Institucional de Acceso Abierto - Universidad Nacional de Luján (UNLu) de Universidad Nacional de Luján (UNLu)
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spelling I62-R168-rediunlu-11132024-06-26T22:06:47Z Procesamiento distribuido de flujos de video sobre plataforma de Big Data Lavallén, Pablo Javier Tolosa, Gabriel Hernán Procesamiento de Imágenes Big Data Spark SVM HOG Performance Fil: Lavallén, Pablo Javier. Universidad Nacional de Luján. Argentina. En este trabajo, se evalúa el desempeño y se estudia la escalabilidad de una de las principales tecnologías utilizadas en Big Data como es Spark, y se analiza si resulta eficiente para realizar una de las tareas centrales en el area de visión por computadora como es el reconocimiento automático de humanos en flujos de video. A tal efecto, se propone una arquitectura que permite procesar de manera distribuida sobre un cluster de computadoras (del tipo commodity hardware), un conjunto de frames provenientes de cámaras de video para determinar si en estos existe presencia de humanos. La implementación de esta propuesta utiliza el modelo Support Vector Machines como clasificador y el método de Histogramas de Gradientes Orientados para la extracción de features en las imágenes. Para evaluar la performance de la arquitectura se realizan una serie de experimentos en los cuales se verán tanto la cantidad de frames a procesar por el sistema, como así también, la cantidad de nodos (recursos) disponibles en el cluster para su procesamiento. Por ultimo, se realiza un análisis de la performance obtenida. A tal efecto, se calculan las métricas centrales para la evaluación de los sistemas distribuidos como son el Tiempo de Procesamiento, Speedup y Eficiencia. 2022-05-03T14:32:26Z 2022-05-03T14:32:26Z 2018-02 Thesis info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/1113 spa es info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional de Luján
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