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Fast Non-Iterative PCA Computation for Spectral Image Analysis Using GPU
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Metadaten
Formale Metadaten
| Titel | Fast Non-Iterative PCA Computation for Spectral Image Analysis Using GPU |
| Serientitel | The 5th European Conference on Colour in Graphics, Imaging, and Vision and the 12th International Symposium on Multispectral Colour Science (CGIV 2010/MCS'10) |
| Teil | 42 |
| Anzahl der Teile | 43 |
| Autor |
Antikainen, Jukka
|
| Lizenz |
CC-Namensnennung - keine Bearbeitung 2.0 UK: England & Wales: Sie dürfen das Werk in unveränderter Form zu jedem legalen Zweck nutzen, vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen. |
| DOI | 10.5446/18264 |
| Herausgeber | River Valley TV |
| Erscheinungsjahr | 2011 |
| Sprache | Englisch |
| Produktionsort | Joensuu, Finland |
Inhaltliche Metadaten
| Fachgebiet | Informatik |
| Abstract | In this study, we implement a fast non-iterative Principal Component Analysis computation for spectral image analysis by utilizing Graphical Processing Unit GPU. PCA inner product computation efficiency between Central Processing Unit CPU and GPU was examined. Performance was tested by using spectral images with different dimensions and different PCA inner product image counts. It will be shown that the GPU implementation provides about seven times faster PCA computation than the optimized Difference to the commonly used scientific analysis software Matlab is even higher. When spectral image analysis is needed to make in real-time, CPU does not offer the necessary performance for larger spectral images. Therefore, powerful GPU implementation is needed. |
| Schlagwörter |
The 5th European Conference on Colour in Graphics, Imaging Vision and the 12th International Symposium on Multispectral Colour Science |
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