Global Motion Estimation קורס : מבוא לעיבוד מקבילי מרצה: דר' גיא תל צור מגישים: גלעד נרקיס אייר רום אייר רום קבוצה: pp3.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
שיטות ניתוח - דוגמא משווה
Advertisements

עיבוד מקבילי - מושגים ונושאים שכיסינו בקורס עד - כה המידע ניתן כאן כחלק מההכנה הנדרשת למבחן בקורס " מבוא לעיבוד מקבילי ". אין באמור במסמך זה להצביע על.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
Pointers הרצאה קריטית. השאלות הפתוחות מה זה ה- & שמופיע ב scanf מדוע כשמעבירים מחרוזת ל scanf אין צורך ב & האם ניתן להכריז על מערך שגדלו אינו ידוע בתחילת.
דחיסת אות ECG בעזרת אלגוריתם Matching Pursuit שי אלפסי אילן בנדור.
איתור ומעקב אחר הכדור בסרט וידאו של משחק כדורגל מדריך: גיא גלבוע מגישים: יגאל חלמיש גלבוע רוט.
דוד שוורץ, עידן זק, נטע צור וחיה כהן. הפונקציונאליות : המשתמש יבחר קובץ שעליו הוא רוצה לבצע את האנליזה, וילחץ עליו עם כפתור ימני בעכבר. יפתח תפריט ובו.
נושא הפרויקט : עקיבה אחר שתי מטרות מתנגשות בעזרת מסנן קלמן.
מבוא לעיבוד מקבילי דר ' גיא תל - צור שקפי הרצאה מס ' 1.
מריוס הרשקוביץ. תוכן רקע רקע שיטות ואלגוריתמים שיטות ואלגוריתמים תוצאות תוצאות.
Dr. Moshe Ran- Spread Spectrum 1 טכניקות בתקשורת מרחיבת סרט (Spread Spectrum) Chapter 2b ד"ר משה רן מצגת זו תכלול כנראה דיון של הקהל, אשר יביא ליצירת פריטי.
Power Consumption Awareness by using a Pedometer המעבדה לרשתות מחשבים המעבדה לרשתות מחשבים סמסטר אביב תשס " ח סמסטר אביב תשס " ח מנחים: איתי דברן – המעבדה.
מה החומר למבחן ? כל החומר שנלמד בהרצאות ובתרגולים. לגבי backtracking: לא תידרשו לממש אלגוריתם, אך כן להבין או להשלים מימוש נתון. אחת משאלות המבחן מבוססת.
1 שיפור עקיבה אחר מטרה בשיטת קורלציה ומרכז כובד בשילוב אלגוריתם IMM מגיש: שישלניקוב דניס מנחה: דר' גבי דוידוב הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל TECHNION -
סוגי מידע / משתנים ד " ר אבי רוזנפלד. סוגאורךטווח Boolean1 Bit0,1 Byte1 byte0-255 Char 2 bytes תו Decimal16 bytes0 through +/-79,228,162,514,264,337,593,543,950,335.
Edge Detection Using MPI אמיר ושקובר אלכס הוניג. כללי  מציאת גבולות בתוך תמונה ע " י שימוש באלגוריתם למציאת שינוי גוון חדים בתמונות שהומרו לגווני אפור.
הטכניון – מכון טכנולוגי לישראל הפקולטה להנדסת חשמל המעבדה לחקר הראיה ומדעי התמונה שחזור תמונה באמצעות אלגוריתם MRF מבוסס מגישים : ערד שייבר ואיל שינדלר.
פרויקט מחקרי בנושא יחס הזהב ואסתטיקה של מנשקים ARD מנחה : פרופ ' נעם טרקטינסקי מנחה אקדמי : פרופ ' יובל אלוביץ ' מגישים : אפרת דוד ארסני קרופניק.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
The Game of Life טיפולוגית PVM. John Conway ד"ר ג'ון קונווי – פרופסור למתמטיקה סופית ((Finite Mathematics באוניברסיטת פרינסטון. ד"ר ג'ון קונווי – פרופסור.
1 Data Structures, CS, TAU, Splay Tree Splay Tree  מימוש של עץ חיפוש בינארי  מטרה לדאוג ל- Amortized Time  פעולה בודדת יכולה לקחת O(N)  אבל כל רצף.
מצגת פרויקט עקיבה אחרי גוף נע פרויקט סמסטריאלי סטודנטים : וסילי גנקין מראט אקולוב מנחה : אריה נחמני סמסטר אביב תשס " ז.
בהסתברות לפחות למצא בעיה במודל PAC עבור בהסתברות ε הפונקציה f טועה מודל ONLINE 1. אחרי כל טעות הפונקציה משתפרת 2. מספר הטעיות קטן.
מבוא למדעי המחשב תרגול 4 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
מדידת תנועת קרום כדור הארץ בשיטות שונות טקטוניקה - תרגול 6.
Data Structures and Algorithms Introduction to Complexity Gal A. Kaminka Computer Science Department.
מגישים: אנדרי זמנסקי יבגני שיפמן מנחה: ד"ר גבי דוידוב עקיבה אחרי ארבע מטרות תוך כדי מיון אוטומטי בשיטת קורלציה ו - JPDAF.
תכנות תרגול 6 שבוע : תרגיל שורש של מספר מחושב לפי הסדרה הבאה : root 0 = 1 root n = root n-1 + a / root n-1 2 כאשר האיבר ה n של הסדרה הוא קירוב.
1 חישוב ואופטימיזציה של שאילתות חלק 2 Query Evaluation and Optimization Part 2.
תזכורת: גרפים גרף (G=(V,E V|=n, |E|=m| מכוון \ לא מכוון דרגה של קדקד
מודל ONLINE לומדמורה 1. כל ניתן לחישוב בזמן פולינומיאלי 2. אחרי מספר פולינומיאלי של טעיות ( ) הלומד לא טועה ז"א שווה ל- Littlestone 1988.
01/01/01 אמיר ווינשטוק עירן חוף שקופית מס ’ 1 מימוש ובדיקת אלגוריתם ללמידה ע"י חיזוקים עבור רובוט המשחק הוקי - אויר : מגישים עירן חוף אמיר ווינשטוק : מנחה.
שיפור תמונות צבע תוך שימוש ב -Multiscale Retinex מבצעים : מרינה בלבנוב ירון זליכה מנחה : דר’ דורון שקד סמסטר חורף תשנ”ט.
A. Frank File Organization Various Parameter Issues.
עקיבה בזמן אמת אחר מטרה מתמרנת בעזרת חזאי קלמן פילטר וחזאי IMM מגישים : נקש שלמה זילברשטיין שלמה מנחה : ד " ר גבי דוידוב אפריל 2004.
מספר קבצים 1 שיטות גרפיות הצגת מספר קבצים במקביל המטרה : הצגה במקביל של קבצי נתונים בכדי להשוותם הדרכים – הצגה במקביל – הלבשה – הרכבה עקרונות.
ערכים עצמיים בשיטות נומריות. משוואה אופינית X מציין וקטור עצמי מציינת ערך עצמי תואם לוקטור.
A. Frank File Organization Transfer Time/Rate Parameters.
Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing 1 Perfect Hashing בעיה : נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל - Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי.
1 Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing בעיה: נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל- Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי) * רוצים זמן קבוע.
תזכורת : אלגברה ליניארית מסקנה קלט : וקטורים פלט : האם u תלוי ליניארית ב קלט : מערכת של n משואות לינאריות ב -m נעלמים. פלט : פתרון, או שאין כזה. אלגוריתם.
מציגים : PP23 אודי זמבל דני זיסליס
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א מודל הלמידה מדוגמאות Learning.
מערכות הפעלה ( אביב 2006) חגית עטיה © 1 סיכום הקורס.
1 חישוב של אופרטורים רלציוניים Evaluation of Relational Operators.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
Eigenfaces for Recognition
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א.
איך אפשר לייצר ללא מלאי באופן כלכלי?
1 By Yuval Sittin & Shay Schlafman Technion 2 יעדי הפרוייקט בנית כלי תקשורת רב-תכליתי בדגש על פשטות הפעלה. הכרת השלבים בתכנון פרויקט תוכנה. לימוד שפת.
1 עקיבה אחר מטרה בשיטת קורלציה בשילוב אלגוריתם IMM מגישים: קיריצ'נקו אלכס שישלניקוב דניס מנחה: דר' גבי דוידוב הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל TECHNION -
גיאולוגיה סטרוקטורלית מעגלי מוהר למעוות סופי (המשך...)
1 מבוא למדעי המחשב סיבוכיות. 2 סיבוכיות - מוטיבציה סידרת פיבונאצ'י: long fibonacci (int n) { if (n == 1 || n == 2) return 1; else return (fibonacci(n-1)
Points on a perimeter (Convex Hull) קורס – מבוא לעבוד מקבילי מבצעים – אריאל פנדלר יאיר ברעם.
Text to speech In Mobile Phones איתי לוי. הקדמה שימוש בהודעות טקסט על המכשירים הסלולארים היא דרך תקשורת מאוד פופולארית בימינו אשר משתמשים בה למטרות רבות,
עקיבה אחר מטרה בשיטת מרכז כובד בשילוב אלגוריתם IMM מגישים: שי בן שחר גלעד רבינוביץ מנחה: דר' גבי דוידוב הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל TECHNION - ISRAEL.
Presentation by Gil Perry Supervised by Amos Fiat 1.
Parallel System Lecture #2 דר ' גיא תל - צור. הודעות אין שיעור בתאריך 15/11 בתאריך 22/11 תתקיים מעבדה מספר 1, בחדר 217. נוכחות חובה !
איחזור מידע אלגוריתמי חיפוש PageRank ד " ר אבי רוזנפלד.
נתחיל בסגירת חוב... Geometric vision Goal: Recovery of 3D structure – Structure and depth are inherently ambiguous from single views. מבוסס על השקפים.
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול הרצאה 7. סברוטינות subroutines.
Yaron Doweck Yael Einziger Supervisor: Mike Sumszyk 1.
מבוא לעיבוד מקבילי – שיעור מס ' 2 דר ' גיא תל - צור.
Dr. Moshe Ran- Spread Spectrum 1 טכניקות בתקשורת מרחיבת סרט (Spread Spectrum) Chapter 1c ד"ר משה רן מצגת זו תכלול כנראה דיון של הקהל, אשר יביא ליצירת פריטי.
דוח אמצע סמסטר אביב תשס"ב 2002 שם הפרויקט :סביבת בדיקה ל PCIX PCIX environment מנחה : איתי אדר מגישים : שמיל ניסימוב גוילי יואב הטכניון.
עיבוד מקבילי - מושגים ונושאים שכיסינו בקורס עד-כה
מבוא למדעי המחשב סיבוכיות.
דחיסה ושידור וידאו ברשת IP
רובוטיקה ותכנות שיעור 7.
Data Structures, CS, TAU, Splay Tree
Presentation transcript:

Global Motion Estimation קורס : מבוא לעיבוד מקבילי מרצה: דר' גיא תל צור מגישים: גלעד נרקיס אייר רום אייר רום קבוצה: pp3

רקע: דחיסת וידיאו בזמן אמת:

מושגי יסוד: מקרו בלוק: חלוקת התמונה לבלוקים בגודל פיקסלים.16x16

מושגי יסוד (המשך): וקטור תנועה:

מושגי יסוד (המשך): תמונת וקטורי התנועה

מושגי יסוד (המשך): Global Local וקטור תנועה מקומי( local motion vector) וקטור תנועה מרחבי ( global motion vector)

מושגי יסוד (המשך): Tilt PanZoom תנועת המצלמה

הצורך: שערוך תנועת מקרו בלוק למטרת דחיסת וידיאו הורדת כמות המידע אותה יש לשדר (MV) הורדת זמן החישוב (GMV)

מטרת הפרויקט: קלט פלט X Y

שיטות למציאת וקטורי התנועה: חיפוש מלא (Full search) חיפוש בשלושה שלבים (TSS:Three stage search) חיפוש יהלום (Diamond search)

חיפוש מלא (FS)

חיפוש שלושת השלבים (TSS)

חיפוש יהלום

השוואת המקרו בלוקים מתבצעת ע"י אלגוריתם SAD. אלגוריתם זה מסכם את ההפרש בין שני מקרו-בלוקים. כאשר וקטור התנועה יבחר לערך מינימאלי של SAD בין שני מקרו- בלוקים. השוואת המקרו בלוקים:

R P הדגמת ביצוע של חישוב SAD בבלוקים של 16x16 פיקסלים

שיטות המיקבול: : חלוקת התמונה לרצועות.MPI P1P2P3P4

Shared memory: חלוקת לולאת החישוב. שיטות המיקבול: for ( all macroblocks ) for ( each macroblock ) SAD = SAD +| P(i) - R(i) |

השיטה המועדפת על ידינו: Shared memory שיקולי מימוש מעשי במעבד ביתי. שיקולי מימוש מעשי במעבד ביתי. פשטות הביצוע. פשטות הביצוע. לא מבוזבז זמן על תקשורת. לא מבוזבז זמן על תקשורת.

אלגוריתם למציאת ה-GMV

שאלות ???