Parallelization of image similarity analysis

The algorithmical architecture and structure is presented for the parallelization of image similarity analysis, based on obtaining multiple digital signatures for each image, in which each "signature" is composed by the most representative coefficients of the wavelet transform of the corresponding image area. In the present paper, image representation by wavelet transform coefficients is analyzed, as well as the convenience/necessity of using multiple coefficients for the study of similarity of images which may have transferred components, with change of sizes, color or texture. The complexity of the involved computation justifies parallelization, and the suggested solution constitutes a combination of a multiprocessors "pipelining", being each of them an homogeneous parallel architecture which obtains signature coefficients (wavelet). Partial reusability of computations for successive signatures makes these architectures pipelining compulsory.Facultad de Informátic

Optimización de algoritmos sobre arquitecturas paralelas de memoria distribuida. Aplicación al reconocimiento de patrones

El objetivo general es investigar la transformación y optimización de algoritmos para su ejecución sobre arquitecturas paralelas de memoria distribuida, con énfasis en la aplicación al reconocimiento de patrones. Interesan las clases de problemas relacionadas con el tratamiento masivo de datos (potencialmente distribuidos) tales como los patrones de secuencias en reconocimiento de ADN o los patrones clásicos de identificación humana (huellas digitales, rostros). En todos los casos los resultados esperados son la optimización de algoritmos, el estudio de complejidad y de escalabilidad de los mismos.Eje: Sistemas DistribuidosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de algoritmos : Aplicaciones numéricas y no numéricas

La evolución del procesamiento hacia el paralelismo ha sido evidente, prácticamente desde el inicio mismo de las computadoras digitales. Los ejes que han impulsado los temas de concurrencia en software y multiprocesamiento en hardware son múltiples, pero podemos mencionar dos: • La necesidad de reducir los tiempos de procesamiento de grandes volúmenes de datos (problemas matemáticos, modelos, grandes bases de datos, imágenes, sistemas expertos, biotecnología, etc.). • El procesamiento de información (datos, señales) en tiempo real para la toma de decisiones tanto en ambientes administrativos como industriales (robótica, industria militar, sistemas multimediales en tiempo real, georeferenciación, reconocimiento de patrones, etc.).Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de algoritmos : Aplicaciones numéricas y no numéricas

La evolución del procesamiento hacia el paralelismo ha sido evidente, prácticamente desde el inicio mismo de las computadoras digitales. Los ejes que han impulsado los temas de concurrencia en software y multiprocesamiento en hardware son múltiples, pero podemos mencionar dos: • La necesidad de reducir los tiempos de procesamiento de grandes volúmenes de datos (problemas matemáticos, modelos, grandes bases de datos, imágenes, sistemas expertos, biotecnología, etc.). • El procesamiento de información (datos, señales) en tiempo real para la toma de decisiones tanto en ambientes administrativos como industriales (robótica, industria militar, sistemas multimediales en tiempo real, georeferenciación, reconocimiento de patrones, etc.).Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos

Resulta innegable la importancia del procesamiento paralelo en el espectro de la Ciencia de la Computación. Existen diversas razones para esta realidad: - la capacidad de reducir el tiempo de procesamiento en problemas de cómputo intensivo o de grandes volúmenes de datos - el límite físico alcanzado por las computadoras secuenciales en algunos casos torna inaceptable el tiempo para resolver determinados problemas, y hace que la solución paralela sea la única factible. - la existencia de sistemas en los que no interesa tanto la velocidad de cómputo sino la necesidad dI! estar en más de un lugar a la vez, capacidad que puede mapearse a una configuración paralela - las posibilidades que el paradigma paralelo ofrece en términos de investigación de técnicas para el análisis, diseño y evaluación de algoritmos.Eje: Procesamiento Concurrente, paralelo y distribuido. RedesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos

Resulta innegable la importancia del procesamiento paralelo en el espectro de la Ciencia de la Computación. Existen diversas razones para esta realidad: - la capacidad de reducir el tiempo de procesamiento en problemas de cómputo intensivo o de grandes volúmenes de datos - el límite físico alcanzado por las computadoras secuenciales en algunos casos torna inaceptable el tiempo para resolver determinados problemas, y hace que la solución paralela sea la única factible. - la existencia de sistemas en los que no interesa tanto la velocidad de cómputo sino la necesidad dI! estar en más de un lugar a la vez, capacidad que puede mapearse a una configuración paralela - las posibilidades que el paradigma paralelo ofrece en términos de investigación de técnicas para el análisis, diseño y evaluación de algoritmos.Eje: Procesamiento Concurrente, paralelo y distribuido. RedesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento Paralelo y Distribuido en tratamiento masivo de datos

Investigar el procesamiento paralelo y distribuido aplicado a tratamiento masivo de datos. Los temas fundamentales propuestos en el proyecto se refieren a la especificación, transformación, optimización y verificación de algoritmos concurrentes ejecutables en sistemas paralelos/distribuidos, la optimización de clases de soluciones en función de modelos de arquitectura multiprocesador y las métricas de complejidad y eficiencia relacionadas con el procesamiento paralelo. Se trabaja experimentalmente son cuatro modelos de arquitectura multiprocesador, disponibles/accesibles en el LIDI. Interesa especialmente la aplicación de estas investigaciones al tratamiento masivo de datos de imágenes (genéricas, médicas y de cultivos), de datos numéricos (cómputo científico) y de bases de datos distribuidas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Escalabilidad y Balance de carga en Sistemas Paralelos

Investigar el balance de carga y la escalabilidad en procesamiento paralelo. Los temas fundamentales se refieren a los algoritmos de balance de carga propiamente dichos y a su aplicación en la resolución paralela de problemas, poniendo especial énfasis en los atributos de performance de estas combinaciones. En particular, interesan medidas tales como el speedup, la eficiencia, el costo y la escalabilidad de las soluciones. Se trabaja experimentalmente con diferentes modelos de arquitectura multiprocesador, disponibles o accesibles en el LIDI. Interesa la aplicación de las investigaciones al tratamiento de imágenes, de datos numéricos en cómputo científico y de bases de datos distribuidas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento Paralelo y Distribuido en tratamiento masivo de datos

Investigar el procesamiento paralelo y distribuido aplicado a tratamiento masivo de datos. Los temas fundamentales propuestos en el proyecto se refieren a la especificación, transformación, optimización y verificación de algoritmos concurrentes ejecutables en sistemas paralelos/distribuidos, la optimización de clases de soluciones en función de modelos de arquitectura multiprocesador y las métricas de complejidad y eficiencia relacionadas con el procesamiento paralelo. Se trabaja experimentalmente son cuatro modelos de arquitectura multiprocesador, disponibles/accesibles en el LIDI. Interesa especialmente la aplicación de estas investigaciones al tratamiento masivo de datos de imágenes (genéricas, médicas y de cultivos), de datos numéricos (cómputo científico) y de bases de datos distribuidas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Escalabilidad y Balance de carga en Sistemas Paralelos

Investigar el balance de carga y la escalabilidad en procesamiento paralelo. Los temas fundamentales se refieren a los algoritmos de balance de carga propiamente dichos y a su aplicación en la resolución paralela de problemas, poniendo especial énfasis en los atributos de performance de estas combinaciones. En particular, interesan medidas tales como el speedup, la eficiencia, el costo y la escalabilidad de las soluciones. Se trabaja experimentalmente con diferentes modelos de arquitectura multiprocesador, disponibles o accesibles en el LIDI. Interesa la aplicación de las investigaciones al tratamiento de imágenes, de datos numéricos en cómputo científico y de bases de datos distribuidas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI