Modelagem Paralela em C+CUDA de Sistema Neural de Visão Estereoscópica

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

31/08/2009

RESUMO

As imagens projetadas em nossas retinas são bidimensionais; entretanto, a partir delas, o nosso cérebro é capaz de sintetizar uma representação 3D com a cor, forma e informações de profundidade sobre os objetos ao redor no ambiente. Para isso, após a escolha de um ponto no espaço 3D, os nossos olhos vergem em direção a este ponto e, ao mesmo tempo, o sistema visual é realimentado com informações sobre o posicionamento dos olhos, interpretando-as como a distância deste ponto ao observador. A percepção de profundidade ao redor do ponto de vergência é obtida utilizando-se a disparidade entre as imagens direita e esquerda, ou seja, a diferença entre as posições, nas retinas, das duas projeções de um determinado ponto no espaço 3D causada pela separação horizontal dos olhos. A maior parte do processamento da percepção da profundidade é feita no córtex visual, principalmente na área primária (V1) e temporal medial (MT). Neste trabalho, foi desenvolvida uma implementação em C+CUDA de um modelo, criado na UFES, da arquitetura neural dos córtices V1 e MT que usa como base modelos anteriores de células corticais e mapeamento log-polar. A implementação seqüencial deste modelo é capaz de construir uma representação tridimensional do mundo externo por meio de pares de imagens estereoscópicas obtidas a partir de um par de câmeras fronto-paralelas. Nossa implementação paralela em C+CUDA é quase 60 vezes mais rápida que a seqüencial e permite a reconstrução 3D em tempo real.

ASSUNTO(S)

visao artificial computação de alto desempenho ciencia da computacao

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