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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/19722
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Title: Redução de custo computacional em classificações baseadas em transformadas aprendidas
Authors: Machado, Emerson Lopes
Orientador(es):: Jacobi, Ricardo Pezzuol
Coorientador(es):: Miosso, Cristiano Jacques
Assunto:: Classificação de imagens
Aprendizado
Soft-thresholding
Transferência da informação
Computadores
Issue Date: 21-Mar-2016
Citation: MACHADO, Emerson Lopes. Redução de custo computacional em classificações baseadas em transformadas aprendidas. 2015. viii, 58 f., il. Tese (Doutorado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Abstract: Apresento nesta tese a análise teórica e as avaliações empíricas do conjunto de técnicas que proponho para a redução do custo computacional da classificação em tempo de teste de classificadores que são baseados em transformada e limiar suave aprendidos a partir dos dados de treinamento. Modificando o procedimento de otimização numérica utilizado na aprendizagem da transformada e do vetor de classificação, assim como aplicando um processamento em seus respectivos elementos após a aprendizagem, as técnicas que proponho permitem reduzir a quantidade de bits necessária para se realizar a classificação e trocar cada multiplicação em ponto flutuante por um simples deslocamento de bit em inteiro. Como estudo de caso, utilizei o algoritmo de classificação Learning Algorithm for Soft-Thresholding (LAST) e os mesmos conjuntos de dados utilizados no artigo que o apresenta. Os resultados do estudo de caso confirmam a possibilidade de se utilizar somente somas e deslocamentos em inteiro para a classificação em tempo de teste com uma perda de acurácia limitada. Essas operações de baixo custo computacional são importantes em implementações feitas em FPGA por permitir aumentar a velocidade de classificação e ao mesmo tempo diminuir o consumo de energia e o custo de fabricação. Além disso, as técnicas que apresento reduziram em quase 50% a quantidade de bits necessária para a extração de características na maioria dos experimentos que realizei.
Abstract: We present a theoretical analysis and empirical evaluations of a novel set of techniques for computational cost reduction of classifiers that are based on learned transform and soft-threshold. By modifying optimization procedures for dictionary and classifier training, as well as the resulting dictionary elements, our techniques allow to reduce the bit precision and to replace each floating-point multiplication by a single integer bit shift. We also show how the optimization algorithms in some dictionary training methods can be modified to penalize higher-energy dictionaries. We applied our techniques with the classifier Learning Algorithm for Soft-Thresholding, testing on the datasets used in its original paper. Our results indicate it is feasible to use solely sums and bit shifts of integers to classify at test time with a limited reduction of the classification accuracy. These low power operations are a valuable trade off in FPGA implementations as they increase the classification throughput while decrease both energy consumption and manufacturing cost. Moreover, our techniques reduced almost 50% of the bit precision in almost all datasets we tested.
Description: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2015.07.T.19722
Appears in Collections:CIC - Doutorado em Informática (Teses)

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