In some sense, computer graphics an

In some sense, computer graphics and computer vision are inverses
of one another. Special purpose computer vision hardware
is rarely found in typical mass-produced personal computers, but
graphics processing units (GPUs) found on most personal computers,
often exceed (in number of transistors as well as in compute
power) the capabilities of the Central Processing Unit (CPU). This
paper shows speedups attained by using computer graphics hardware
for implementation of computer vision algorithms by effi-
ciently mapping mathematical operations of computer vision onto
modern computer graphics architecture. As an example computer
vision algorithm, we implement a real–time projective camera motion
tracking routine on modern, GeForce FX class GPUs. Algorithms
are implemented using OpenGL and the nVIDIA Cg fragment
shaders. Trade–offs between computer vision requirements
and GPU resources are discussed. Algorithm implementation is
examined closely, and hardware bottlenecks are addressed to examine
the performance of GPU architecture for computer vision.
It is shown that significant speedups can be achieved, while leaving
the CPU free for other signal processing tasks. Applications of
our work include wearable, computer mediated reality systems that
use both computer vision and computer graphics, and require realtime
processing with low–latency and high throughput provided
by modern GPUs

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความรู้สึกบางอย่างในคอมพิวเตอร์กราฟิกและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์แปรผกผันกันของอีกคนหนึ่ง วัตถุประสงค์ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์พิเศษจะไม่ค่อยพบในมวลผลิตคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยทั่วไปแต่หน่วยประมวลผลกราฟิก(GPU รุ่นใหม่) ที่พบในคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลส่วนใหญ่มักจะเกิน(ในจำนวนของทรานซิสเตอร์เช่นเดียวกับในการคำนวณพลังงาน) ความสามารถของหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) นี้กระดาษที่แสดงให้เห็น speedups บรรลุโดยใช้ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์กราฟิกสำหรับการดำเนินการขั้นตอนวิธีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์โดยที่สุดนั่นคืออย่างมีประสิทธิภาพการทำแผนที่ดำเนินการทางคณิตศาสตร์ของวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์บนเครื่องคอมพิวเตอร์สถาปัตยกรรมกราฟิกที่ทันสมัย​​ ตัวอย่างเช่นคอมพิวเตอร์ขั้นตอนวิธีวิสัยทัศน์ของเราใช้เวลาจริงการเคลื่อนไหวกล้อง projective ประจำในการติดตามที่ทันสมัย ​​GPUs GeForce FX ระดับ ขั้นตอนวิธีการจะดำเนินการใช้ OpenGL และ nVIDIA Cg ส่วน shaders ไม่ชอบการค้าระหว่างความต้องการคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์และทรัพยากร GPU ที่จะกล่าวถึง ขั้นตอนวิธีการดำเนินงานที่มีการตรวจสอบอย่างใกล้ชิดและคอขวดฮาร์ดแวร์ที่อยู่ในการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของGPU สถาปัตยกรรมสำหรับวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์. มันเป็นเรื่องที่แสดงให้เห็นว่า speedups อย่างมีนัยสำคัญสามารถทำได้ในขณะที่ออกซีพียูฟรีสำหรับงานประมวลผลสัญญาณอื่นๆ การประยุกต์ใช้การทำงานของเรารวมถึงการสวมใส่คอมพิวเตอร์พึ่งระบบความเป็นจริงที่ใช้ทั้งวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และคอมพิวเตอร์กราฟิกและเรียลไทม์ต้องมีการประมวลผลที่มีความล่าช้าต่ำและอัตราความเร็วสูงที่ให้บริการโดยGPUs ที่ทันสมัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในความรู้สึกบางอย่าง คอมพิวเตอร์กราฟิกและคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์เป็นตรงกันข้าม
ของอีกคนหนึ่ง
ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์วัตถุประสงค์พิเศษจะไม่ค่อยพบในทั่วไปเป็นเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล แต่หน่วยประมวลผลกราฟิก ( GPUs )

ที่พบในเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลส่วนใหญ่มักจะเกิน ( จำนวนของทรานซิสเตอร์รวมทั้งในคอมพิวเตอร์
พลังความสามารถของซีพียู ( CPU ) นี้
กระดาษแสดง speedups บรรลุโดยใช้คอมพิวเตอร์กราฟฟิคฮาร์ดแวร์
สำหรับใช้งานคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ขั้นตอนวิธีโดย effi -
ciently แผนผังการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ของวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์บน
สถาปัตยกรรมกราฟิกคอมพิวเตอร์ที่ทันสมัย ตัวอย่างคอมพิวเตอร์
วิสัยทัศน์นี้ เราใช้เวลาจริง projective และเคลื่อนไหวกล้อง
ติดตามขั้นตอนที่ทันสมัย , GeForce FX รุ่นสุด . ขั้นตอนวิธี
จะดำเนินการโดยใช้ OpenGL และ NVIDIA CG ~
shaders . และไม่ชอบการค้าระหว่างคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ความต้องการ
และทรัพยากร GPU ได้ถูก การใช้ขั้นตอนวิธี
ตรวจสอบอย่างใกล้ชิด และคอขวดฮาร์ดแวร์จะอยู่เพื่อศึกษาสมรรถนะของ GPU สถาปัตยกรรม

สำหรับวิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์ เป็นสำคัญ speedups สามารถทำได้ ในขณะที่ปล่อยให้
ซีพียูฟรีสำหรับงานประมวลผลสัญญาณอื่น ๆ การประยุกต์ใช้
งานของเรารวมถึงเครื่องแต่งตัว , คอมพิวเตอร์โดยความเป็นจริงระบบ
ใช้ทั้งคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์และคอมพิวเตอร์กราฟฟิค และต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์
กับศักยภาพและอัตราความเร็วสูง–ต่ำให้ทันสมัยต่อ
โดย