Open AccessParalelizacão e Otimizações do Algoritmo de Indexação de Dados Multimídia baseado em Quantização
Author(s) -
André Fernandes,
George Teodoro
Publication year - 2019
Publication title -
revista eletrônica de iniciação científica
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 1519-8219
DOI - 10.5753/reic.2019.1707
Subject(s) - computer science , humanities , scale invariant feature transform , artificial intelligence , philosophy , image (mathematics)
Nesse artigo é apresentada uma paralelização eciente do algoritmo de busca por similaridade Product Quantization Approximate Nearest Neighbor Search (PQANNS). Esse método pode responder consultas com uma demanda reduzida de memória e, juntamente com a paralelização proposta, pode lidar de forma eciente com grandes bases de dados. A execução utilizando 128 nós/3584 núcleos de CPU foi capaz de atingir uma eciência do paralelismo de 0.97 em uma base de dados contendo 256 bilhões de descritores SIFT.