Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/6167
Title: | Mobil Nesne Takibinin Hızlandırılması | Other Titles: | Accelerating Mobile Object Tracking | Authors: | Özuysal, Mustafa | Keywords: | Object tracking Augmented reality system Single instruction multiple data Nesne takibi Gerçek zamanlı algoritmalar Artırılmış gerçeklik |
Publisher: | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. | Source: | Özuysal, M. (2016, May 16-19). Mobil nesne takibinin hızlandırılması. Paper presented at the 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016. doi:10.1109/SIU.2016.7496130 | Abstract: | Bu bildiride modern işlemcilerin Tekil İşlem Çoklu Veri (TİÇV) komutlarıyla hızlandırılmış bir nesne takip modülü içeren mobil bir artırılmış gerçeklik uygulaması sunulmaktadır. Hem standart C++ hem de ARM işlemciler için geliştirilen TİÇV komut seti olan NEON ile kodlanmış verimli bir Sıfır Ortalamalı
Farkların Kareleri Toplamı (SOFKT) yöntemi detaylandırılmıştır. Bu iki yöntemin mobil cihaz üzerinde çalışma hızları ölçülerek karşılaştırılmıştır. In this paper, we present a mobile augmented reality implementation with an accelerated tracking module using Single Instruction Multiple Data (SIMD) instructions available in modern CPUs. We detail the implementation of an efficient Zero-Mean Sum of Squared Differences (ZMSSD) algorithm both using standard C++ and the SIMD NEON instruction set of ARM processors. We compare the numerical measurements of tracking speed on a mobile device of both versions. |
Description: | 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016; Zonguldak; Turkey; 16 May 2016 through 19 May 2016 | URI: | http://doi.org/10.1109/SIU.2016.7496130 http://hdl.handle.net/11147/6167 |
ISBN: | 9781509016792 |
Appears in Collections: | Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection |
Show full item record
CORE Recommender
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.