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Aceleración de cálculos de ventana móvil

Este es uno de esos posts técnicos que no molan a los mortales. Comento aquí una publicación sobre proceso de señales (o imágenes) que propone una reducción en el tiempo de cálculo. Desarrolladores que se dediquen al procesado masivo de imagen, sobre todo rastreando elementos con métodos de correlación, creo que lo encontrarán útil. Lo he encontrado a través de antianti.org, que lo comenta en inglés. Creo que merece la pena reseñarlo en castellano.

Como bien resumen en Antianti.org, el paper se puede resumir en tres puntos:

– Ofrece un ‘truco’ para acelerar el cálculo de la matriz de covarianza para características si estas características se generan mediante un filtrado de ventana móvil sobre la imagen.

– Ventanas colindantes contienen mucha información redundante, por lo que calcular la covarianza se puede reducir a mirar en una tabla y/o a una función de autocorrelación, que se puede calcular mediante FFT.

– La complejidad cae desde O(nd^2) a O(nd) ó a O(n log(n)) donde ‘n’ es el tamaño de imagen y ‘d’ es el tamaño de ventana. Esto es MUY significativo para tamaños de ventana grandes.

Esto significa que los cómputos sobre grandes imágenes donde haya que analizar texturas o detectar ‘cosas’, se puede hacer más rápido que como se viene haciendo clásicamente.

Si se piensa en tiempos de computación, en costes de granjas de computación, en colas de procesado de imágenes y en gestión en general de los recursos necesarios para procesar grandes cantidades de grandes imágenes con algoritmos de ventana, el beneficio es inmediato.

Mi idea es comentar este paper en profundidad, pero como sé que algunos que leéis podéis estar interesados ya, os dejo el enlace a la web donde lo encontré, por si queréis descargar el PDF.

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